Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Làm thế nào sẽ sử dụng mã thông báo 1M thay đổi quy trình làm việc của tôi đối với cơ sở mã hoặc phân tích tài liệu pháp lý


Làm thế nào sẽ sử dụng mã thông báo 1M thay đổi quy trình làm việc của tôi đối với cơ sở mã hoặc phân tích tài liệu pháp lý


Sử dụng cửa sổ bối cảnh 1 triệu mã thông báo về cơ bản sẽ chuyển đổi quy trình công việc cho cả phân tích CodeBase và phân tích tài liệu pháp lý bằng cách cho phép xử lý số lượng văn bản hoặc mã lớn hơn rất nhiều trong một lần vượt qua. Cửa sổ bối cảnh mở rộng này là một bước nhảy vọt đáng kể từ các mô hình ngôn ngữ chính hiện tại như GPT-4, thường xử lý tới 32.000 mã thông báo, cho phép các tài liệu dài hoặc phân tích mã hóa mở rộng mà không phải chia đầu vào thành các khối nhỏ hơn, bị ngắt kết nối.

Tác động đến phân tích cơ sở mã

Với 1 triệu mã thông báo, một mô hình ngôn ngữ có thể ăn toàn bộ các dự án quy mô lớn cùng một lúc. Khả năng này mở ra hiệu quả mới:

- Toàn bộ sự hiểu biết về cơ sở mã: Thay vì cho ăn các tệp từng phần hoặc thủ công thông tin chi tiết từ nhiều tương tác, mô hình có thể tự chủ phân tích toàn bộ mã nguồn, phụ thuộc, kiểm tra và tài liệu của một dự án phần mềm. Điều này cho phép lý luận toàn diện tốt hơn về kiến ​​trúc và thiết kế tổng thể.

- Bối cảnh chéo tập tin: Mô hình có thể theo dõi các phụ thuộc, sử dụng biến và chức năng và các mẫu kiến ​​trúc trên các tệp và mô-đun khác nhau mà không mất ngữ cảnh. Nó có thể phát hiện hiệu quả hơn các lỗi, đề xuất tái cấu trúc và đề xuất các tối ưu hóa xem xét toàn bộ hệ thống thay vì các thành phần bị cô lập.

- Tỷ lệ và độ phức tạp: Các phần lớn của mã, thậm chí hàng chục ngàn dòng (ví dụ: khoảng 75.000 dòng ước tính cho các mã thông báo 1M), có thể được xử lý trong một lần, hỗ trợ các đánh giá mã toàn diện và các nhiệm vụ sửa đổi phức tạp mà theo truyền thống cần phải phân đoạn.

-Cải thiện chất lượng hiểu biết: Các phụ thuộc và tài liệu tham khảo tầm xa như gọi lại, xử lý sự kiện và truyền thông liên mô-đun được nắm bắt tốt hơn, cho phép phân tích mã thông minh hơn và đề xuất nâng cao.

- Tài liệu thống nhất và xử lý mã: Mô hình có thể đồng thời phân tích mã nguồn cùng với các thông số kỹ thuật, nhận xét và kiểm tra, cải thiện việc tạo tài liệu, trường hợp kiểm tra và tóm tắt mà không bị mất ngữ cảnh.

- Lặp lại nhanh hơn: Các nhà phát triển có thể tăng tốc gỡ lỗi, tái cấu trúc mã và các quy trình kiểm tra tích hợp bằng cách truy vấn mô hình với toàn bộ cơ sở mã trong bối cảnh thay vì tung hứng các đầu vào phân mảnh.

Tóm lại, công suất 1 triệu mã thông báo chuyển đổi phân tích cơ sở mã từ các nhiệm vụ được phân đoạn, sử dụng nhiều theo cách thủ công thành các phân tích toàn diện, liền mạch để cải thiện chất lượng và giảm chi phí.

Tác động đến phân tích tài liệu pháp lý

Các tài liệu pháp lý thường bao gồm các hợp đồng rộng rãi, tiền lệ trường hợp, đạo luật và tài liệu quy định trải dài hàng ngàn trang. Bối cảnh mã thông báo mở rộng thay đổi hoàn toàn cách xử lý chúng:

- Xử lý một phiên một phiên của Corpora lớn: Toàn bộ hợp đồng pháp lý hoặc bộ sưu tập luật án lệ, đạo luật và các tài liệu liên quan có thể được xử lý trong một lời nhắc duy nhất. Điều này cho phép tham chiếu nhất quán và giảm các lỗi hoặc thiếu sót do các tài liệu phân đoạn.

- Lý luận pháp lý toàn diện: Mô hình có thể phân tích các mối quan hệ phức tạp, tham chiếu chéo, phụ thuộc mệnh đề và ngoại lệ trong toàn bộ văn bản lớn, cải thiện tính kỹ lưỡng của các đánh giá hợp đồng, đánh giá rủi ro và kiểm tra tuân thủ.

- Việc duy trì bối cảnh dài hạn: Khả năng duy trì tới một triệu mã thông báo trong bối cảnh cho phép các chuyên gia pháp lý hỏi các câu hỏi sắc thái xem xét tất cả các tài liệu liên quan, tăng niềm tin vào những hiểu biết được tạo ra về rủi ro hoặc nghĩa vụ pháp lý.

- Hiệu quả và giảm chi phí: Tóm tắt tự động, khai thác nghĩa vụ, nợ phải trả và các điểm chính có thể được thực hiện đáng tin cậy hơn trong một lần vượt qua, giảm thời gian các nhóm pháp lý chi tiêu cho đánh giá thủ công và các nhà nghiên cứu chi tiêu cho việc đọc.

- Cải thiện hỗ trợ đàm phán và soạn thảo: Hợp đồng dự thảo có thể được so sánh với các tập đoàn lớn để làm nổi bật các sai lệch, điều khoản rủi ro hoặc thực tiễn tốt nhất dựa trên sự hiểu biết toàn diện.

- Xử lý tài liệu tích hợp: Kết hợp nhiều tài liệu như phụ lục, sửa đổi và thỏa thuận trước trong một bối cảnh cho phép AI lý luận trong toàn bộ vòng đời của các tài liệu pháp lý.

Quy mô và chiều sâu của năng lực xử lý chưa từng có này mở khóa các khả năng mới cho các công ty luật, các bộ phận pháp lý của công ty và các cơ quan quản lý để tự động hóa phân tích tài liệu quy mô lớn, tuân thủ và các nhiệm vụ siêng năng với độ chính xác và tốc độ cao hơn.

Cải tiến quy trình làm việc chung với mã thông báo 1m

Ngoài lợi ích cụ thể về miền, một số cải tiến quy trình công việc chung phát sinh:

- Giảm nhu cầu chunking: Theo truyền thống, văn bản hoặc mã đầu vào phải được chia và xử lý theo các lô riêng biệt do giới hạn mã thông báo. Bối cảnh 1 triệu mã thông báo loại bỏ hiệu quả tắc nghẽn này, cho phép phân tích liên tục, không bị gián đoạn, giúp giảm thiểu phân mảnh bối cảnh và nguy cơ mất thông tin.

- Tương tác đa xoay phức tạp hơn: Cửa sổ mã thông báo mở rộng cho phép các trải nghiệm AI trò chuyện phong phú hơn duy trì trạng thái phức tạp và thông tin trên các hộp thoại dài mà không liên tục giới thiệu lại bối cảnh.

- Cải thiện khả năng sáng tạo và giải quyết vấn đề AI-hỗ trợ: Các nhiệm vụ yêu cầu tổng hợp sáng tạo mở rộng, chẳng hạn như viết báo cáo dài, sách hoặc thông số kỹ thuật chi tiết, trở nên khả thi hơn vì mô hình có thể giữ cho tất cả các nội dung có liên quan trước đây có thể truy cập được.

-Độ trung thực cao hơn trong nhận dạng mẫu: Bối cảnh quy mô lớn giúp cải thiện khả năng phát hiện và tận dụng các mối tương quan và lặp lại đường dài của mô hình, cơ bản để hiểu các cấu trúc phức tạp trong cả mã và văn bản pháp lý.

- Cơ chế chú ý thưa thớt: Kiến trúc AI nâng cao sử dụng sự chú ý thưa thớt để xử lý các bối cảnh lớn một cách hiệu quả, giữ thời gian thực tế thực tế mặc dù kích thước. Điều này làm cho các mô hình bối cảnh lớn này phù hợp cho việc sử dụng trong thế giới thực hơn là các ứng dụng nghiên cứu hoàn toàn.

ví dụ thực tế

- Một kỹ sư phần mềm sử dụng mô hình bối cảnh 1 triệu mã thông báo có thể tải lên toàn bộ cơ sở mã kiến ​​trúc microservice doanh nghiệp và yêu cầu AI cho:
- Tái cấu trúc các đề xuất xem xét API liên dịch vụ
- Các lỗ hổng bảo mật trên toàn bộ hệ thống
- Cổ nút hiệu suất và điểm yếu kiến ​​trúc
- Thế hệ tài liệu thống nhất bao gồm tất cả các mô -đun

- Một chuyên gia pháp lý có thể nhập toàn bộ hồ sơ đàm phán hợp đồng và có được:
- Một bản tóm tắt rủi ro làm nổi bật các điều khoản có khả năng không thuận lợi trên các tài liệu
- Nghĩa vụ pháp lý tham chiếu chéo bao gồm toàn bộ bộ tài liệu
- Khuyến nghị dự thảo tự động phù hợp với chính sách của công ty và các tài liệu trước đây
- Tóm tắt các trường hợp tiền lệ liên quan đến các điều khoản hợp đồng

Phần kết luận

Việc sử dụng 1 triệu mã thông báo trong một mô hình ngôn ngữ về cơ bản định hình các quy trình công việc trong việc phân tích các văn bản phức tạp, quy mô lớn như cơ sở mã và tài liệu pháp lý. Nó cho phép sự hiểu biết toàn diện, giàu có bối cảnh và xử lý trong một lần, giảm sự phân mảnh và nỗ lực thủ công trong khi tăng chất lượng và hiệu quả hiểu biết. Công suất mở rộng này không chỉ hỗ trợ các nhiệm vụ hiện tại được thực hiện trong nhiều giai đoạn mà còn mở ra các khả năng mới cho phân tích tích hợp, hỗ trợ AI và lý luận trên quy mô chưa từng có.