Uporaba 1 milijon kontekstnega okna žetona bi v bistvu spremenila delovne tokove tako za analizo baze kode kot za analizo pravnih dokumentov, tako da bi omogočila obdelavo veliko večjih količin besedila ali kode v enem samem prelomu. To razširjeno kontekstno okno je pomemben preskok iz trenutnih glavnih jezikovnih modelov, kot je GPT-4, ki običajno prenesejo do 32.000 žetonov, kar omogoča analiziranje dolgih dokumentov ali obsežnih kodnih baz, ne da bi morali vnos razdeliti na manjše, nepovezane koščke.
Vpliv na analizo baze kode
Z 1 milijoni žetonov lahko jezikovni model naenkrat zaužije celotne obsežne projekte. Ta sposobnost odpira novo učinkovitost:
- Celotno razumevanje kode: Namesto da bi hranili datoteke, ki se nahajajo ali ročno šivajo vpoglede iz več interakcij, lahko model samostojno razčleni celotno izvorno kodo, odvisnosti, teste in dokumentacijo programskega projekta hkrati. To omogoča boljše celostno sklepanje o arhitekturi in celotnem oblikovanju.
- navzkrižna datoteka kontekstualnost: Model lahko spremlja odvisnosti, spremenljivke in uporabe funkcij ter arhitekturne vzorce v različnih datotekah in modulih, ne da bi izgubil kontekst. Učinkoviteje lahko odkrije napake, predlaga refaktoring in predlaga optimizacije, ki upoštevajo celoten sistem in ne izolirane komponente.
- Lestvica in kompleksnost: Veliki deli kode, celo več deset tisoč vrstic (npr. Približno 75.000 vrstic, ocenjenih za 1 milijon žetonov), je mogoče obdelati na enem GO, ki podpira celovite preglede kode in zapletene naloge za spreminjanje, ki tradicionalno zahtevajo segmentirane tokove delovnih tokov.
-Izboljšana kakovost vpogleda: Dolgoročne odvisnosti in reference, kot so povratne klice, obdelovalci dogodkov in medmodulske komunikacije-so bolje zajeti, kar omogoča pametnejšo analizo kode in predloge za izboljšanje.
- Poenotena dokumentacija in obdelava kode: Model lahko hkrati analizira izvorno kodo skupaj s tehničnimi specifikacijami, komentarji in testi, kar izboljšuje generiranje dokumentacije, testnih primerov in povzetkov brez izgube konteksta.
- Hitrejša iteracija: Razvijalci lahko pospešijo odpravljanje napak, predelavo kode in integracijske procese, tako da poizvedujejo model s celotno kodo v kontekstu, ne pa žonglirajo z razdrobljenimi vhodi.
Če povzamemo, 1 milijon zmogljivosti žetona spremeni analizo kode iz segmentiranih, ročno intenzivnih nalog v brezhibne, celovite analize, ki izboljšujejo kakovost in zmanjšajo režijske stroške.
Vpliv na analizo pravnih dokumentov
Pravni dokumenti so pogosto sestavljeni iz obsežnih pogodb, prekatih primerov, statutov in regulativnega gradiva, ki obsegajo na tisoče strani. Razširjeni kontekst žetona korenito spreminja, kako se ti ravna:
- Obdelava ene seje velikih korpusov: celotne pravne pogodbe ali zbirke sodne prakse, statutov in z njimi povezanih dokumentov se lahko obdelajo v enem samem pozivu. To omogoča dosledno referenco in zmanjšuje napake ali opustitve, ki jih povzročajo segmentirani dokumenti.
- Celovito pravno sklepanje: Model lahko analizira zapletene odnose, navzkrižne reference, odvisnosti od klavzule in izjeme v velikem besedilu, kar izboljšuje temeljitost pregledov pogodb, ocene tveganja in preverjanja skladnosti.
- Dolgoročno zadrževanje konteksta: Sposobnost vzdrževanja do milijonov žetonov v kontekstu omogoča pravnim strokovnjakom, da postavljajo niansirana vprašanja, ki upoštevajo vse ustrezno gradivo, kar povečuje zaupanje v vpogled v zakonska tveganja ali obveznosti.
- Učinkovitost in zmanjšanje stroškov: Samodejno povzetek, pridobivanje obveznosti, obveznosti in ključne točke je mogoče zanesljivo izvesti v enem samem prehodu, kar zmanjša čas, ki ga zakonite ekipe porabijo za ročni pregled in raziskovalci porabijo za branje.
- Izboljšana pogajanja in podpora za pripravo: osnutek pogodb je mogoče primerjati z velikimi korpusi, da poudarimo odstopanja, tvegane klavzule ali najboljše prakse, ki temeljijo na celovitih kontekstualnih razumevanju.
- Integrirano ravnanje z dokumentom: Združevanje več dokumentov, kot so prilogi, spremembe in predhodni sporazumi v enem kontekstu, omogoča AI, da se razlaga v celotnem življenjskem ciklu pravnega gradiva kohezivno.
Ta lestvica brez primere in globina zmogljivosti za obdelavo odklene nove možnosti za odvetniške družbe, korporativne pravne oddelke in regulativne organe za avtomatizacijo obsežnih analiz dokumentov, skladnosti in skrbnosti z večjo natančnostjo in hitrostjo.
Splošne izboljšave delovnega toka z 1M žetoni
Poleg koristi, specifičnih za domeno, se pojavi več splošnih izboljšav delovnega toka:
- Zmanjšana potreba po drobljenju: tradicionalno je treba vhodno besedilo ali kodo razdeliti in obdelati v diskretnih serijah zaradi omejitev žetona. 1 milijon žetonov kontekst učinkovito odpravlja to ozko grlo, kar omogoča neprekinjeno, neprekinjeno analizo, ki zmanjšuje razdrobljenost konteksta in tveganje izgube informacij.
- Bolj zapletene interakcije z več obratom: Razširjeno okno žetona omogoča bogatejše pogovore AI, ki ohranjajo zapleteno stanje in informacije v dolgih dialolih, ne da bi večkrat ponovno uvedli kontekst.
- Izboljšana ustvarjalnost in reševanje problemov z AI-jem: Naloge, ki zahtevajo razširjeno kreativno sintezo, kot so pisanje dolgotrajnih poročil, knjig ali podrobne tehnične specifikacije, postanejo bolj izvedljive, saj lahko model ohranja vse ustrezne prejšnje vsebine dostopne.
-Večja zvestoba pri prepoznavanju vzorcev: Obsežni kontekst izboljša sposobnost modela, da odkrije in izkoristi korelacije in ponovitve na dolge razdalje, ki so temeljne za razumevanje zapletenih struktur v kodi in pravnem besedilu.
- Mehanizmi redkih pozornosti: Napredne arhitekture AI uporabljajo redko pozornost na učinkovito ravnanje z velikimi konteksti, pri čemer ohranja čas sklepanja kljub velikosti. Zaradi tega so ti modeli z velikim kontekstom primerni za uporabo v resničnem svetu in ne za zgolj raziskovalne aplikacije.
Praktični primeri
- Programski inženir, ki uporablja 1 milijon kontekstnih modela žetona, lahko naloži celotno kodo za arhitekturo podjetja Enterprise Microservices in zaprosi za AI za:
- predlogi za refaktoring, ki upoštevajo medsebojne API-je
- Varnostne ranljivosti v celotnem sistemu
- Uspešnost ozkih grl in arhitekturne slabosti
- Generacija poenotene dokumentacije, ki zajema vse module
- Pravni strokovnjak bi lahko vložil celotno pogodbeno pogajalsko dokumentacijo in pridobil:
- Povzetek tveganja, ki poudarja potencialno neugodne klavzule med dokumenti
- navzkrižne referenčne pravne obveznosti, ki segajo v celotni niz dokumentov
- Avtomatizirana osnutek priporočil, ki so skladna s pravilniki podjetja in predhodnimi dokumenti
- povzetki precedens primeri, pomembni za pogodbene pogoje