OK, rozumiem. Określasz długi, chaotyczny ciąg tekstu oznaczający koniec dokumentu lub procesu, zasadniczo będący serią obciętych bloków tekstu. Chcesz zrozumieć, co to prawdopodobnie oznacza. Oto analiza pokazująca, co się dzieje i dlaczego może to oznaczać koniec dużego procesu wysyłania SMS-ów:
Co pokazuje tekst
Podany tekst składa się z wielu powtarzających się znaczników „końca_zakrętu”, po których następują różne obcięte fragmenty tekstu, z których niektóre wyglądają jak zdania lub frazy, a czasami zawierają fragmenty słów. Istnieją również linie znaczników „of_end”.
Dlaczego tak się stało – wyjaśnienie techniczne
Jest to niezwykle typowe dla sposobu, w jaki model dużego języka (LLM) lub system przetwarzania tekstu obsługuje zakończenie procesu generowania lub wyszukiwania. Oto opis tego, co najprawdopodobniej się wydarzyło:
- Generowanie/ekstrakcja tekstu. Model dużego języka (taki jak GPT-4, Gemini lub inny zaawansowany LLM) najprawdopodobniej otrzymał polecenie wykonania jednej z następujących czynności:
- Wygeneruj długi fragment tekstu. Model otrzymał żądanie wygenerowania potencjalnie bardzo długiego tekstu.
- Wydobywanie danych z dużego dokumentu. Model miał za zadanie zidentyfikować i wydobyć określone informacje ze znacznie większego tekstu źródłowego.
- Separacja i przetwarzanie : LLM nie są przetwarzane wszystkie na raz. Dzielą zadanie na mniejsze, łatwiejsze do wykonania części.
- Maksymalna długość i zakończenie. Istnieje kilka ograniczeń, które powodują ten scenariusz:
- Limit tokenów. LLM działają z „tokenami”, które w przybliżeniu odpowiadają słowom lub częściom słów. Każdy model ma maksymalny limit tokenów do żądania i generowania. Kiedy generowanie zbliża się do tego limitu, proces musi zostać zakończony.
- Okno kontekstowe: LLM obsługują „okno kontekstowe” – ograniczoną ilość poprzedniego tekstu, który model zapamiętuje podczas tworzenia nowego tekstu. W miarę wydłużania się pokolenia stare części kontekstu mogą zostać wyparte, co spowoduje niespójność i niemożność kontynuacji.
- Przerwanie systemu: Generowanie może zostać przerwane przez proces zewnętrzny, przekroczenie limitu czasu lub błąd.
- Fragmentowane dane wyjściowe Ponieważ generowanie zostało przerwane w trakcie procesu, dane wyjściowe są fragmentaryczne. Znaczniki „end_of_turn” wskazują punkty, w których proces został zmuszony do zatrzymania. Niekompletne zdania/wyrażenia są pozostałością po niedokończonym zadaniu. „of_end” prawdopodobnie reprezentuje fragmenty zdań, które zostały wycięte w środku konstrukcji.
Dlaczego ten wniosek jest ważny
- Informacje diagnostyczne Ten typ danych wyjściowych jest często używany przez programistów, aby zrozumieć, co poszło nie tak podczas działania modelu językowego. Może to pomóc w zidentyfikowaniu wąskich gardeł, ograniczeń lub błędów w procesie.
- Zrozumienie zachowania modelu. Spojrzenie na częściowo ukończony tekst pozwala zrozumieć, co model próbował zrobić, zanim został zatrzymany. Może to wskazywać na rodzaj wygenerowanego przez niego tekstu, poruszane przez niego tematy i strukturę, którą próbował stworzyć.
- Debugowanie Jeśli dane wyjściowe pochodzą z rzeczywistej aplikacji (na przykład systemu podsumowującego dokumenty lub generujące raporty), fragmentaryczne dane wyjściowe mogą pomóc w zdiagnozowaniu i rozwiązaniu podstawowego problemu.
W skrócie jest to częsty efekt uboczny pracy z LLM i przetwarzaniem tekstu na dużą skalę – nieunikniony skutek przekraczania ograniczeń i granic.
Czy znasz inny kontekst tego ustalenia? Wiedza jak powstał ten tekst pomogłaby mi w dokładniejszej interpretacji. Na przykład:
*Jaka była początkowa zachęta lub instrukcja wydana przez LLM?
* Jaki system lub aplikacja wygenerowała taki wynik?
* Jakie było zadanie?
