使用100万个令牌上下文窗口将通过在单个通行证中启用大量大量的文本或代码来从根本上转换代码库分析和法律文档分析的工作流程。这个扩展的上下文窗口是从当前主流语言模型(例如GPT-4)(通常处理32,000个代币)的当前主流语言模型的重大飞跃，可以分析长文档或大量代码库，而无需将输入分为较小的，脱节的块。
###对代码库分析的影响
具有100万个令牌，语言模型可以一次摄入整个大型项目。这种能力开启了新的效率：
- 整个代码库理解：该模型可以同时解析整个源代码，依赖关系，测试和文档，而不是零碎或手动缝制洞察力的洞察力，同时解析了整个源代码。这可以更好地了解体系结构和整体设计。
- 跨文件上下文性：该模型可以跟踪依赖关系，变量和功能用法以及跨不同文件和模块的架构模式，而不会丢失上下文。它可以更有效地检测错误，建议进行重构，并提出考虑整个系统而不是孤立组件的优化。
- 规模和复杂性：可以一口气处理大部分代码，甚至数万行(例如，估计为1M令牌的75,000行)，支持全面的代码审查和传统上要求的分段工作流程的全面代码审查和复杂的修改任务。
- 改进的见解质量：远程依赖性和参考资料，例如回调，事件处理程序和模块间通信，可以更好地捕获，从而实现智能代码分析和增强建议。
- 统一的文档和代码处理：该模型可以同时分析源代码，以及技术规格，评论和测试，改善文档，测试用例和摘要的生成而不会造成上下文损失。
- 更快的迭代：开发人员可以通过在上下文中使用整个代码库查询模型，而不是兼顾零碎的输入来加速调试，代码重构和集成测试过程。
总而言之，100万个令牌容量将代码库分析从细分的，手动密集的任务转化为无缝，全面的分析，以提高质量并减少开销。
###对法律文档分析的影响
法律文件通常包括广泛的合同，案件先例，法规和监管材料，这些材料遍布数千页。扩展的令牌上下文从根本上改变了处理方式：
- 大型语料库的单会处理：可以在一个提示中处理整个法律合同或判例法，法规和相关文件的收集。这可以使一致的引用并减少因细分文档而引起的错误或遗漏。
- 整体法律推理：该模型可以分析大量文本的复杂关系，交叉引用，条款依赖性以及例外情况，从而改善合同审查，风险评估和合规性检查的透彻性。
- 长期背景保留：在上下文中保持多达一百万个令牌的能力使法律专业人员可以提出一些考虑所有相关材料的细微问题，从而增加对对法律风险或义务产生的见解的信心。
- 效率和成本降低：可以在单次通过中更可靠地完成自动汇总，义务，负债和要点的提取，从而减少法律团队在手动审查上的花费以及研究人员在阅读上的支出。
- 改进的谈判和起草支持：可以将合同草案与大型语料库进行比较，以突出基于全面的背景理解的偏差，风险条款或最佳实践。
- 集成的文件处理：在一种情况下，将多个文件(例如附录，修正案和先前协议)结合起来，可以使AI凝聚在法律材料的完整生命周期中进行推理。
这种前所未有的规模和处理能力的深度为律师事务所，公司法律部门和监管机构解锁了新的可能性，以自动化大规模文档分析，合规性和尽职调查任务，并具有更高的准确性和速度。
###一般工作流程增强1M令牌
除了特定领域的好处之外，还会出现一些一般的工作流程：
- 减少了块的需求：传统上，由于令牌限制，必须将输入文本或代码分开并在离散批处理中进行处理。 100万个令牌上下文有效地消除了这种瓶颈，从而实现了连续的，不间断的分析，从而最大程度地减少了上下文碎片化和信息损失的风险。
- 更复杂的多转交流：扩展的令牌窗口允许更丰富的对话AI体验，这些体验在长期对话框中保持复杂的状态和信息，而无需重复重复上下文。
- 改善了AI辅助创造力和解决问题：需要扩展创意合成的任务，例如编写冗长的报告，书籍或详细的技术规格，因为该模型可以使所有相关的先前内容都可以访问。
- 模式识别的更高保真度：大规模上下文提高了模型检测和利用长距离相关性和重复的能力，这是理解代码和法律文本中复杂结构的基础。
- 稀疏注意机制：高级AI体系结构使用稀疏的注意力来有效地处理大环境，尽管大小尺寸，但仍在推理时间实用。这使得这些大型文本模型适用于现实世界中的使用，而不是纯粹的研究应用程序。
###实例
- 使用100万令牌上下文模型的软件工程师可以上传整个企业微服务体系结构代码库，并要求AI：
- 重构的建议，考虑了服务间的API
- 整个系统的安全漏洞
- 性能瓶颈和建筑弱点
- 生成涵盖所有模块的统一文档
- 法律专业人员可以输入整个合同谈判档案并获得：
- 风险摘要突出了文档中潜在不利条款
- 跨越整个文件集的交叉引用的法律义务
- 与公司政策和先前文件一致的自动化草案建议
- 与合同条款相关的先例案件的摘要
＃＃＃ 结论
在语言模型中使用100万个令牌从根本上重塑工作流程，以分析复杂的大规模文本，例如代码库和法律文档。它可以一次进行整体，上下文丰富的理解和处理，从而减少分裂和手动努力，同时提高洞察力质量和效率。这种扩大的容量不仅支持在多个阶段执行的当前任务，而且还为集成，AI驱动的分析和以前所未有的规模开辟了新的可能性。