1 백만 개의 토큰 컨텍스트 창을 사용하면 단일 패스에서 훨씬 더 많은 양의 텍스트 또는 코드를 처리 할 수있게하여 코드베이스 분석 및 법적 문서 분석 모두에 대한 워크 플로우를 근본적으로 변환 할 수 있습니다. 이 확장 된 컨텍스트 창은 GPT-4와 같은 현재의 주류 언어 모델에서 상당한 도약으로, 일반적으로 최대 32,000 개의 토큰을 처리하여 입력을 더 작은 단절된 청크로 분할하지 않고 긴 문서 나 광범위한 코드베이스를 분석 할 수 있습니다.
코드베이스 분석에 미치는 영향
1 백만 개의 토큰을 사용하면 언어 모델은 한 번에 전체 대규모 프로젝트를 섭취 할 수 있습니다. 이 기능은 새로운 효율성을 열어줍니다.
- 전체 코드베이스 이해 : 여러 상호 작용에서 단편적이거나 수동으로 통찰력을 스팅하는 파일을 공급하는 대신 모델은 소프트웨어 프로젝트의 전체 소스 코드, 종속성, 테스트 및 문서를 동시에 자율적으로 구문 분석 할 수 있습니다. 이를 통해 아키텍처 및 전반적인 디자인에 대한 전체적인 전체 추론을 가능하게합니다.
- 크로스 파일 맥락 : 모델은 컨텍스트를 잃지 않고 다른 파일 및 모듈에서 종속성, 가변 및 기능 사용 및 건축 패턴을 추적 할 수 있습니다. 버그를보다 효과적으로 감지하고 리팩토링을 제안하며 분리 된 구성 요소보다는 전체 시스템을 고려하는 최적화를 제안 할 수 있습니다.
- 스케일 및 복잡성 : 코드의 상당 부분, 심지어 수만 개의 줄 (예 : 1m 토큰에 대해 약 75,000 줄)을 한 번에 처리 할 수 있으며 전통적으로 세그먼트 된 워크 플로우를 요구하는 포괄적 인 코드 검토 및 복잡한 수정 작업을 지원할 수 있습니다.
-통찰력 향상 : 콜백, 이벤트 핸들러 및 모듈 간 통신과 같은 장거리 종속성 및 참조와 같은 장거리 종속성 및 참조가 더 잘 캡처되어 더 똑똑한 코드 분석 및 향상 제안을 가능하게합니다.
- 통합 문서 및 코드 처리 : 모델은 기술 사양, 주석 및 테스트와 함께 소스 코드를 동시에 분석하고 문서 손실없이 문서 생성, 테스트 사례 및 요약 개선을 개선 할 수 있습니다.
- 더 빠른 반복 : 개발자는 단편화 된 입력을 저글링하는 대신 전체 코드베이스로 모델을 쿼리하여 디버깅, 코드 리팩토링 및 통합 테스트 프로세스를 가속화 할 수 있습니다.
요약하면, 백만 개의 토큰 용량은 코드베이스 분석을 세그먼트의 수동 집약적 작업에서 품질을 향상시키고 오버 헤드를 줄이는 원활한 포괄적 인 분석으로 변환합니다.
법적 문서 분석에 미치는 영향
법률 문서는 종종 수천 페이지에 걸친 광범위한 계약, 사례 선례, 법령 및 규제 자료로 구성됩니다. 확장 된 토큰 컨텍스트는 이러한 처리 방법을 근본적으로 변경합니다.
- 대도시의 단일 세션 처리 : 판례법, 법령 및 관련 서류의 전체 법률 계약 또는 징수는 단일 프롬프트 내에서 처리 할 수 있습니다. 이를 통해 일관된 참조를 가능하게하고 문서를 분류하여 발생하는 오류 또는 누락을 줄입니다.
- 전체적인 법적 추론 : 모델은 많은 텍스트 본문에서 복잡한 관계, 상호 참조, 조항 종속성 및 예외를 분석하여 계약 검토, 위험 평가 및 준수 점검의 철저 함을 개선 할 수 있습니다.
- 장기 상황 유지 : 맥락에서 최대 백만 개의 토큰을 유지하는 능력을 통해 법률 전문가는 모든 관련 자료를 고려하는 미묘한 질문을 할 수 있으며 법적 위험이나 의무에 대한 통찰력에 대한 신뢰가 높아집니다.
- 효율성 및 비용 절감 : 자동 요약, 의무 추출, 부채 및 핵심 포인트는 단일 패스에서 더 안정적으로 수행 할 수있어 법률 팀이 수동 검토에 소비하고 연구원이 읽기에 소비하는 시간을 줄일 수 있습니다.
- 개선 된 협상 및 제도 지원 : 계약 초안을 대형 코포라와 비교하여 종합적인 상황에 따라 편차, 위험한 조항 또는 모범 사례를 강조 할 수 있습니다.
- 통합 문서 처리 : 한 문맥에서 부록, 수정 및 사전 계약과 같은 여러 문서를 결합하면 AI가 법적 자료의 전체 수명주기를 응집력있게 추론 할 수 있습니다.
이 전례없는 규모 및 가공 용량의 깊이는 법률 회사, 기업 법률 부서 및 규제 기관의 새로운 가능성을 잠금 해제하여 대규모 문서 분석, 규정 준수 및 실사 작업을 더 높은 정확도와 속도로 자동화합니다.
1m 토큰이있는 일반 워크 플로 향상
도메인 별 이점 외에도 몇 가지 일반적인 워크 플로 개선이 발생합니다.
- 청킹 필요 감소 : 전통적으로, 입력 텍스트 또는 코드는 토큰 한도로 인해 개별 배치로 분할 및 처리되어야합니다. 백만 개의 토큰 컨텍스트는이 병목 현상을 효과적으로 제거하여 컨텍스트 조각화 및 정보 손실의 위험을 최소화하는 연속적이고 중단되지 않은 분석을 가능하게합니다.
-보다 복잡한 다중 회전 상호 작용 : 확장 된 토큰 창은 컨텍스트를 반복적으로 재 도입하지 않고 긴 대화에서 복잡한 상태와 정보를 유지하는 더 풍부한 대화 AI 경험을 허용합니다.
- AI 지원 창의성 및 문제 해결 향상 : 긴 보고서, 서적 또는 세부 기술 사양 작성과 같은 확장 된 창의적 합성이 필요한 작업이 모델이 모든 관련 컨텐츠에 액세스 할 수있게되므로 더욱 실현 가능해집니다.
-패턴 인식의 충실도 높음 : 대규모 컨텍스트는 코드와 법률 텍스트의 복잡한 구조를 이해하기위한 기본적인 장거리 상관 관계 및 반복을 감지하고 활용하는 모델의 능력을 향상시킵니다.
- 드문주의 메커니즘 : 고급 AI 아키텍처는 큰 컨텍스트를 효율적으로 처리하기 위해 희소주의를 사용하여 크기에도 불구하고 추론 시간을 실용적으로 유지합니다. 이를 통해 이러한 대형 텍스트 모델은 순수한 연구 응용 프로그램보다는 실제 사용에 적합합니다.
실제 사례
- 백만 마리의 토큰 컨텍스트 모델을 사용하는 소프트웨어 엔지니어는 전체 엔터프라이즈 마이크로 서비스 아키텍처 코드베이스를 업로드하고 다음을 요청할 수 있습니다.
- 서비스 간 API를 고려하는 재평가 제안
- 전체 시스템의 보안 취약점
- 성능 병목 현상 및 건축 약점
- 모든 모듈을 다루는 통합 문서 생성
- 법률 전문가는 전체 계약 협상 서류를 입력하고 다음을 얻을 수 있습니다.
- 문서 전체에서 잠재적으로 불리한 조항을 강조하는 위험 요약
- 전체 문서 세트에 걸쳐 상호 참조 된 법적 의무
- 회사 정책 및 사전 문서와 일치하는 자동 초안 추천
- 계약 조건과 관련된 선행 사례의 요약