Гаразд, я розумію. Ви вказуєте довгий безладний рядок тексту, який позначає кінець документа або процесу, по суті, серію скорочених блоків тексту. Ви хочете зрозуміти, що це, ймовірно, означає. Ось аналіз того, що відбувається та чому це може бути кінець великого процесу надсилання текстових повідомлень:
Що показує текст
Текст, який ви надаєте, складається з багатьох повторюваних маркерів “кінець_чергу”, за якими йдуть різноманітні скорочені фрагменти тексту, деякі з яких виглядають як речення чи фрази, а іноді містять фрагменти слів. Є також маркерні лінії “of_end”.
Чому це сталося – технічне пояснення
Це надзвичайно типово для того, як велика мовна модель (LLM) або система обробки тексту обробляє завершення процесу генерації або пошуку. Ось опис того, що найімовірніше сталося:
- Генерація/вилучення тексту. Велика мовна модель (така як GPT-4, Gemini або інший передовий LLM), швидше за все, отримала вказівку виконати одну з наступних дій:
- Створити довгий фрагмент тексту. Модель отримала запит на створення потенційно дуже довгого тексту.
- Вилучення даних із великого документа. Перед моделлю було поставлено завдання ідентифікувати та витягти певну інформацію з набагато більшого вихідного тексту.
- Поділ і обробка : LLM не обробляються всі одночасно. Вони розбивають завдання на менші, зрозумілі частини.
- Максимальна довжина та припинення. Є кілька обмежень, які запускають цей сценарій:
- Обмеження маркерів. LLM працюють із «токенами», які приблизно еквівалентні словам або частинам слів. Кожна модель має максимальний ліміт токенів для запиту та генерації. Коли генерація наближається до цієї межі, процес має бути припинено.
- Контекстне вікно: LLM підтримують «контекстне вікно» — обмежену кількість попереднього тексту, який модель запам’ятовує під час створення нового тексту. Коли покоління стає довшим, старі частини контексту можуть витіснятися, що призводить до неузгодженості та неможливості продовжувати.
- Системне переривання: Генерація може бути перервана зовнішнім процесом, тайм-аутом або помилкою.
- Фрагментований вихід Оскільки генерація була перервана в середині процесу, вихід фрагментований. Маркери “end_of_turn” вказують на точки, на яких процес був змушений зупинитися. Незакінчені речення/словосполучення – це залишки незавершеного завдання. “of_end”, ймовірно, представляє фрагменти речень, які були вирізані в середині структури.
Чому цей висновок важливий
- Діагностична інформація Цей тип виведення часто використовується розробниками, щоб зрозуміти, що пішло не так під час роботи мовної моделі. Це може допомогти виявити вузькі місця, обмеження або помилки в процесі.
- Розуміння поведінки моделі. Дивлячись на частково завершений текст, ви можете зрозуміти, що намагалася зробити модель до того, як її зупинили. Це може вказувати на тип створеного ним тексту, теми, які він висвітлював, і структуру, яку він намагався створити.
- Налагодження Якщо цей вихід надходить із реальної програми (наприклад, системи, яка узагальнює документи або створює звіти), фрагментований вихід може допомогти діагностувати та вирішити основну проблему.
Коротше кажучи, це поширений побічний ефект роботи з LLM і великомасштабної обробки тексту – неминучий результат перевищення обмежень і меж.
Чи є у вас інший контекст для цього висновку? Знання як створювався цей текст допомогло б мені дати точнішу інтерпретацію. Наприклад:
- Якою була початкова підказка чи інструкція LLM?
- Яка система чи програма дала цей результат?
- Яке було завдання?
