การใช้หน้าต่างบริบทโทเค็น 1 ล้านหน้าต่างจะแปลงเวิร์กโฟลว์โดยพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์ Codebase และการวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมายโดยการเปิดใช้งานการประมวลผลข้อความหรือรหัสจำนวนมากขึ้นอย่างมากมายในการผ่านครั้งเดียว หน้าต่างบริบทที่ขยายตัวนี้เป็นการก้าวกระโดดที่สำคัญจากโมเดลภาษากระแสหลักในปัจจุบันเช่น GPT-4 ซึ่งโดยทั่วไปจะจัดการโทเค็นได้มากถึง 32,000 โทเค็นทำให้สามารถวิเคราะห์เอกสารที่ยาวนานหรือฐานรหัสที่กว้างขวางโดยไม่ต้องแยกอินพุตออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ
ผลกระทบต่อการวิเคราะห์ codebase
ด้วย 1 ล้านโทเค็นรูปแบบภาษาสามารถนำเข้าโครงการขนาดใหญ่ทั้งหมดได้ในครั้งเดียว ความสามารถนี้เปิดขึ้นประสิทธิภาพใหม่:
- ความเข้าใจทั้งหมดของ Codebase: แทนที่จะให้อาหารข้อมูลเชิงลึกหรือการเย็บด้วยตนเองจากการโต้ตอบหลายครั้งแบบจำลองสามารถแยกวิเคราะห์ซอร์สโค้ดทั้งหมดการพึ่งพาการทดสอบและเอกสารของโครงการซอฟต์แวร์พร้อมกัน สิ่งนี้ช่วยให้การใช้เหตุผลแบบองค์รวมที่ดีขึ้นเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมและการออกแบบโดยรวม
- บริบทข้ามไฟล์: โมเดลสามารถติดตามการพึ่งพาตัวแปรและการใช้งานฟังก์ชั่นและรูปแบบสถาปัตยกรรมในไฟล์และโมดูลที่แตกต่างกันโดยไม่สูญเสียบริบท มันสามารถตรวจจับข้อบกพร่องได้อย่างมีประสิทธิภาพแนะนำ refactoring และเสนอการปรับให้เหมาะสมที่พิจารณาทั้งระบบทั้งหมดมากกว่าส่วนประกอบที่แยกได้
- สเกลและความซับซ้อน: ส่วนใหญ่ของรหัสแม้กระทั่งบรรทัดหลายพันบรรทัด (เช่นประมาณ 75,000 บรรทัดประมาณ 1 ล้านโทเค็น) สามารถประมวลผลได้ในการเดินทางครั้งเดียวสนับสนุนการทบทวนรหัสที่ครอบคลุมและงานดัดแปลงที่ซับซ้อน
-การปรับปรุงคุณภาพเชิงลึก: การพึ่งพาระยะยาวและการอ้างอิงเช่นการโทรกลับตัวจัดการเหตุการณ์และการสื่อสารระหว่างโมดูลจะถูกจับได้ดีขึ้นทำให้สามารถวิเคราะห์รหัสและคำแนะนำการปรับปรุงได้อย่างชาญฉลาด
- เอกสารประกอบและการประมวลผลรหัสแบบครบวงจร: โมเดลสามารถวิเคราะห์ซอร์สโค้ดพร้อมกันพร้อมกับข้อกำหนดทางเทคนิคความคิดเห็นและการทดสอบพร้อมกันปรับปรุงการสร้างเอกสารกรณีทดสอบและบทสรุปโดยไม่สูญเสียบริบท
- การวนซ้ำที่เร็วขึ้น: นักพัฒนาสามารถเร่งการดีบักการปรับเปลี่ยนรหัสและกระบวนการทดสอบการรวมโดยการสืบค้นแบบจำลองด้วยรหัสฐานทั้งหมดในบริบทมากกว่าการเล่นกลอินพุตที่แยกส่วน
โดยสรุปความจุโทเค็น 1 ล้านจะเปลี่ยนการวิเคราะห์ Codebase จากงานที่แบ่งแยกด้วยตนเองเป็นการวิเคราะห์ที่ราบรื่นและครอบคลุมซึ่งปรับปรุงคุณภาพและลดค่าใช้จ่าย
ผลกระทบต่อการวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมาย
เอกสารทางกฎหมายมักจะประกอบด้วยสัญญาที่กว้างขวางแบบอย่างกรณีกฎเกณฑ์และเนื้อหาด้านกฎระเบียบที่ครอบคลุมหลายพันหน้า บริบทโทเค็นที่ขยายตัวเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงวิธีการจัดการสิ่งเหล่านี้:
- การประมวลผลแบบเซสชั่นเดียวของ Corpora ขนาดใหญ่: สัญญาทางกฎหมายทั้งหมดหรือการรวบรวมกฎหมายกรณีกฎเกณฑ์และเอกสารที่เกี่ยวข้องสามารถดำเนินการภายในพรอมต์เดียว สิ่งนี้ช่วยให้การอ้างอิงที่สอดคล้องกันและลดข้อผิดพลาดหรือการละเว้นที่เกิดจากการแบ่งส่วนเอกสาร
- การใช้เหตุผลทางกฎหมายแบบองค์รวม: แบบจำลองสามารถวิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนการอ้างอิงข้ามการพึ่งพาประโยคและข้อยกเว้นตลอดทั้งข้อความขนาดใหญ่ปรับปรุงความละเอียดของการทบทวนสัญญาการประเมินความเสี่ยงและการตรวจสอบการปฏิบัติตาม
- การเก็บรักษาบริบทระยะยาว: ความสามารถในการรักษาโทเค็นในบริบทได้มากถึงหนึ่งล้านโทเพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายสามารถถามคำถามที่เหมาะสมซึ่งพิจารณาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องทั้งหมดเพิ่มความมั่นใจในข้อมูลเชิงลึกที่เกิดขึ้นเกี่ยวกับความเสี่ยงหรือภาระผูกพันทางกฎหมาย
- ประสิทธิภาพและการลดต้นทุน: การสรุปอัตโนมัติการสกัดภาระผูกพันหนี้สินและประเด็นสำคัญสามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือมากขึ้นในการผ่านครั้งเดียวลดเวลาทีมกฎหมายใช้จ่ายในการทบทวนด้วยตนเองและนักวิจัยใช้จ่ายในการอ่าน
- ปรับปรุงการเจรจาต่อรองและการสนับสนุนการร่าง: ร่างสัญญาสามารถเปรียบเทียบกับ Corpora ขนาดใหญ่เพื่อเน้นการเบี่ยงเบนคำสั่งที่มีความเสี่ยงหรือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดตามความเข้าใจบริบทที่ครอบคลุม
- การจัดการเอกสารแบบบูรณาการ: การรวมเอกสารหลายฉบับเช่นภาคผนวกการแก้ไขและข้อตกลงก่อนหน้านี้ในบริบทเดียวช่วยให้ AI มีเหตุผลเกี่ยวกับวงจรชีวิตเต็มรูปแบบของวัสดุทางกฎหมายที่สอดคล้องกัน
ขนาดและความลึกของความสามารถในการประมวลผลที่ไม่เคยมีมาก่อนนี้ปลดล็อคความเป็นไปได้ใหม่สำหรับ บริษัท กฎหมายแผนกกฎหมายขององค์กรและหน่วยงานกำกับดูแลเพื่อทำการวิเคราะห์เอกสารขนาดใหญ่การปฏิบัติตามกฎระเบียบและงานขยันเนื่องจากความแม่นยำและความเร็วสูงขึ้น
การปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ทั่วไปด้วยโทเค็น 1M
นอกเหนือจากประโยชน์เฉพาะโดเมนการปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ทั่วไปหลายประการเกิดขึ้น:
- ลดความจำเป็นในการถ่ายทำ: ตามเนื้อผ้าข้อความหรือรหัสจะต้องแยกและประมวลผลในแบทช์ที่ไม่ต่อเนื่องเนื่องจากขีด จำกัด โทเค็น บริบทโทเค็น 1 ล้านตัวช่วยลดคอขวดนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพทำให้การวิเคราะห์อย่างต่อเนื่องและต่อเนื่องซึ่งช่วยลดการกระจายตัวของบริบทและความเสี่ยงของการสูญเสียข้อมูล
- การโต้ตอบหลายครั้งที่ซับซ้อนมากขึ้น: หน้าต่างโทเค็นที่ขยายออกช่วยให้ประสบการณ์การสนทนา AI ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นซึ่งรักษาสถานะที่ซับซ้อนและข้อมูลในบทสนทนาที่ยาวนานโดยไม่ต้องใช้บริบทซ้ำ ๆ
- ปรับปรุงความคิดสร้างสรรค์และการแก้ปัญหา AI-Assisted: งานที่ต้องมีการสังเคราะห์เชิงสร้างสรรค์เพิ่มเติมเช่นการเขียนรายงานที่ยาวนานหนังสือหรือข้อกำหนดทางเทคนิคโดยละเอียดมีความเป็นไปได้มากขึ้นเนื่องจากโมเดลสามารถเข้าถึงเนื้อหาก่อนหน้านี้ที่เกี่ยวข้องทั้งหมดได้
-ความซื่อสัตย์ที่สูงขึ้นในการจดจำรูปแบบ: บริบทขนาดใหญ่ปรับปรุงความสามารถของแบบจำลองในการตรวจจับและใช้ประโยชน์จากความสัมพันธ์ทางไกลและการทำซ้ำซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับการทำความเข้าใจโครงสร้างที่ซับซ้อนทั้งในรหัสและข้อความทางกฎหมาย
- กลไกความสนใจที่กระจัดกระจาย: สถาปัตยกรรม AI ขั้นสูงใช้ความสนใจแบบเบาบางเพื่อจัดการกับบริบทขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพการรักษาเวลาการอนุมานในทางปฏิบัติแม้จะมีขนาด สิ่งนี้ทำให้โมเดลบริบทขนาดใหญ่เหล่านี้เหมาะสำหรับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงมากกว่าแอปพลิเคชันการวิจัยล้วนๆ
ตัวอย่างภาคปฏิบัติ
- วิศวกรซอฟต์แวร์ที่ใช้โมเดลบริบทโทเค็น 1 ล้านคนสามารถอัปโหลด Codebase สถาปัตยกรรม Microservices ระดับองค์กรทั้งหมดและถาม AI สำหรับ:
- คำแนะนำ refactoring ที่พิจารณา API ระหว่างบริการ
- ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยทั่วทั้งระบบ
- คอขวดประสิทธิภาพและจุดอ่อนทางสถาปัตยกรรม
- การสร้างเอกสารรวมที่ครอบคลุมโมดูลทั้งหมด
- ผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายสามารถป้อนเอกสารการเจรจาต่อรองสัญญาทั้งหมดและได้รับ:
- สรุปความเสี่ยงที่เน้นคำสั่งที่ไม่เอื้ออำนวยในเอกสาร
- ภาระผูกพันทางกฎหมายที่อ้างอิงข้ามซึ่งประกอบไปด้วยชุดเอกสารทั้งหมด
- คำแนะนำร่างอัตโนมัติที่สอดคล้องกับนโยบายของ บริษัท และเอกสารก่อน
- บทสรุปของคดีก่อนหน้านี้ที่เกี่ยวข้องกับข้อกำหนดของสัญญา