Limitações e práticas de otimização do processamento de contexto longo do LLM Esta é uma sessão prática de compartilhamento de experiências com @svpino. Após depurar vários aplicativos de IA, ele resumiu sua experiência, focando em problemas comuns encontrados por LLMs (Modelos de Aprendizado de Liderança) ao lidar com contextos longos. Ele compartilhou diversas sugestões; vamos dar uma olhada 🔽 Ele aprendeu algumas coisas: dicas longas não são gratuitas: o modelo não trata todos os tokens da mesma forma, e as informações na parte intermediária são facilmente ignoradas ou enfraquecidas. • O excesso de contexto pode reduzir o desempenho da recuperação: No sistema RAG, inserir muita informação irrelevante pode interferir na capacidade do modelo de extrair com precisão o conteúdo principal. • Instruções com várias etapas não resolvem o problema da poluição contextual: mesmo que uma tarefa seja dividida em várias etapas, o impacto negativo de informações irrelevantes ou redundantes não pode ser completamente eliminado. Modelos maiores ajudam, mas não eliminam a ilusão: Modelos mais avançados podem melhorar o desempenho, mas o problema da ilusão persiste. Como evitar que o modelo se "perca" em meio a um grande volume de contexto? 1. Mantenha o contexto o mais conciso possível: forneça apenas as informações necessárias e reduza o ruído. 2. Coloque as informações principais no final: O modelo dá mais atenção ao conteúdo que se encontra no final do contexto. 3. Usar um contexto estruturado é melhor do que uma narrativa pura: Use formatos como listas, JSON e tabelas em vez de longos parágrafos de texto, o que facilita a análise pelo modelo. 4. Priorize ferramentas em vez de dicas puras: Deixe o modelo chamar ferramentas externas para obter informações, em vez de colocar tudo nas dicas. 5. Empregar um mecanismo de reclassificação: Durante a recuperação, em vez de simplesmente selecionar o trecho com maior similaridade, utiliza-se uma classificação adicional para selecionar o segmento de maior qualidade. 6. Realize uma avaliação clara desse modo de falha: examine especificamente o desempenho em contextos prolongados durante os testes do sistema para garantir a robustez.
