用超长输入挑战LLM：LLM的新方式

2023-02-24 16:36:59

LLM 迎接超长输入的挑战：创新方案赋能处理海量文本

大语言模型 (LLM) 的兴起为语言处理领域带来了革命，但它们在处理超长输入时往往会捉襟见肘。随着我们步入超长输入时代，研究人员开发了各种令人振奋的解决方案，为 LLM 赋能，使之能够驾驭海量文本的复杂性。

探索超长输入解决方案

知识库：提供源源不断的知识

知识库是结构化的信息存储库，为 LLM 提供了丰富的背景知识。通过整合知识库，LLM 可以访问大量的知识，从而在处理超长输入时得出更加准确全面的见解。

# 使用 Hugging Face 的 Transformers 库导入知识库
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

# 加载知识库
knowledge_base = {
    "问答对": [
        ["世界上最高的山峰是什么？", "珠穆朗玛峰"],
        ["地球人口有多少？", "约 80 亿"]
    ]
}

# 初始化模型和令牌化器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-squad")
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-squad")

# 处理查询，检索来自知识库的答案
query = "世界上人口最多的城市是什么？"
input_ids = tokenizer(query, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model(input_ids)
start_position = torch.argmax(outputs.start_logits)
end_position = torch.argmax(outputs.end_logits)
answer = tokenizer.decode(input_ids[0][start_position:end_position + 1])

# 根据知识库中的问答对，输出答案
if answer in knowledge_base["问答对"]:
    print(knowledge_base["问答对"][answer])
else:
    print("抱歉，我的知识库中没有这个问题的答案。")

unlimiformer：释放隐式搜索的潜力

unlimiformer 是一种特殊的 Transformer 模型，通过隐式搜索技术突破了处理超长输入的瓶颈。它将输入分解为更小的块，然后逐块处理，大大减少了内存消耗。

# 使用 Hugging Face 的 Transformers 库导入 unlimiformer
from transformers import AutoTokenizer, UnlimiformerForQuestionAnswering

# 初始化模型和令牌化器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/unlimiformer-base-uncased-question-answering")
model = UnlimiformerForQuestionAnswering.from_pretrained("facebook/unlimiformer-base-uncased-question-answering")

# 加载文本文件作为超长输入
with open("long_text.txt", "r") as f:
    text = f.read()

# 令牌化和处理超长输入
input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model(input_ids)
start_position = torch.argmax(outputs.start_logits)
end_position = torch.argmax(outputs.end_logits)
answer = tokenizer.decode(input_ids[0][start_position:end_position + 1])

# 输出答案
print(answer)

PCW：并行输入的创新

PCW 是一种并行输入方案，通过将超长输入分解为较小的片段并同时处理，实现了极大的效率提升。它显著缩短了处理时间，使 LLM 能够更快地分析海量文本。

# 使用 Hugging Face 的 Transformers 库导入 PCW
from transformers import AutoTokenizer, ParallelConv1DForQuestionAnswering

# 初始化模型和令牌化器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased-squad2")
model = ParallelConv1DForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-base-uncased-squad2")

# 加载文本文件作为超长输入
with open("long_text.txt", "r") as f:
    text = f.read()

# 将输入分解为多个块
chunk_size = 512
chunks = [text[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(text), chunk_size)]

# 并行处理每个块
input_ids = tokenizer(chunks, padding=True, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model(input_ids)
start_positions = torch.argmax(outputs.start_logits, dim=-1)
end_positions = torch.argmax(outputs.end_logits, dim=-1)
answers = [tokenizer.decode(input_ids[i][start_positions[i]:end_positions[i] + 1]) for i in range(len(chunks))]

# 输出答案
for answer in answers:
    print(answer)

NBCE：并行解码的突破

NBCE 是一种并行解码方案，通过将解码过程分解为多个任务并同时执行，大大提高了 LLM 的生成速度。它使 LLM 能够更有效地处理超长输入，并生成高质量的响应。

# 使用 Hugging Face 的 Transformers 库导入 NBCE
from transformers import AutoTokenizer, BertForSequenceClassification

# 初始化模型和令牌化器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 加载文本文件作为超长输入
with open("long_text.txt", "r") as f:
    text = f.read()

# 令牌化和处理超长输入
input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids

# 并行解码输入
outputs = model.generate(input_ids, num_beams=4)

# 输出生成结果
for output in outputs:
    print(tokenizer.decode(output[0]))