Veće ne znači uvek i bolje: Poslovna analiza velikih jezičkih modela sa višemilionskim kontekstom
U trci za što većim jezičkim modelima (LLM – Large Language Models), granica od milion tokena odavno je probijena.
Šta je zapravo „kontekst“ u AI svetu?
Novi modeli poput MiniMax-Text-01 obrađuju do 4 miliona tokena, dok Gemini 1.5 Pro može da procesuira 2 miliona tokena odjednom. Ova sposobnost omogućava analizu čitavih baza koda, pravnih ugovora ili naučnih radova u jednom koraku. Ali, postavlja se ključno pitanje: da li ovi ogromni kontekstualni prozori zaista donose poslovnu vrednost?
Šta je zapravo „kontekst“ u AI svetu?
Kontekst predstavlja količinu teksta koju model može da obradi i „pamti“ u jednom pozivu. Na primer, model sa kapacitetom od 4 miliona tokena mogao bi da pročita oko 10.000 strana knjiga odjednom. Teoretski, to znači bolje razumevanje i naprednije rezonovanje. Ali – koliko toga model stvarno koristi?
Zašto se svi takmiče u povećanju konteksta?
Cilj je da se izbegnu metode poput podela dokumenata (chunking) ili RAG-a (Retrieval-Augmented Generation), gde model izdvaja delove teksta iz baze pre nego što formira odgovor. Ideja je da AI postane efikasniji i precizniji ako sve informacije drži „na oku“ odjednom.
Rešenje problema „igle u plastu sena“
LLM modeli često ne uspevaju da izvuku najvažnije informacije iz velikih skupova podataka, što stvara probleme u:
- Pretrazi i pristupu znanju
- Pravnoj obradi i usklađenosti
- Finansijskoj analitici
- Medicinskim istraživanjima
- Razvoju softvera
- Korisničkoj podršci
Veći kontekst omogućava:
- Uporedne analize zakona i ugovora
- Sintezu medicinske literature
- Debugovanje miliona linija koda
- Jedinstvene upite nad celokupnim tržišnim izveštajima
Međutim, studije pokazuju ograničenja. Na primer, prema istraživanju JPMorgan Chase, modeli tačno koriste samo oko 25% konteksta, dok im tačnost opada gotovo na nulu kod kompleksnijih zadataka iznad 32.000 tokena.
RAG vs. Veliki promptovi – šta se više isplati?
RAG: koristi bazu podataka za dohvat relevantnih delova teksta. Prednost je manji broj tokena i niži troškovi.
Veliki promptovi: model obrađuje sve odjednom. Efikasno u zadacima koji traže kompletnu sliku, ali skuplje i sporije.
Kada koristiš šta:
| Potreba | Rešenje |
|---|---|
| Duboka analiza ugovora, izveštaja | Veliki kontekst |
| Dinamične, brze pretrage | RAG |
| Offline složeni zadaci | Veliki prompt |
| Real-time sistemi (chatbotovi, upiti) | RAG |
Ograničenja velikih modela: Troškovi, kašnjenje, zbunjenost
- Latencija: Više tokena = sporiji odgovori
- Trošak: Obrada miliona tokena zahteva moćan hardver i mnogo energije
- Korisnost: Model često ne zna šta je bitno u ogromnom unosu → tačnost može da opadne
Budućnost: Pametni hibridi, ne „veće po svaku cenu“
Rešenja poput GraphRAG kombinuju tradicionalni RAG sa grafovima znanja kako bi se bolje razumele veze između informacija – povećavajući preciznost odgovora za 35% u odnosu na obični RAG. Kompanije poput Lettria već koriste ovakve hibride i beleže porast tačnosti sa 50% na preko 80%.
Zaključak:
Kao što je rekao Yuri Kuratov:
“Proširivanje konteksta bez poboljšanja rezonovanja je kao da pravite autoput za kola koja ne znaju da skrenu.”
Dakle, nije poenta samo obraditi više – već i razumeti bolje. Budućnost AI leži u balansiranju između velikih modela i pametnih, prilagodljivih sistema koji znaju kada da pamte sve, a kada da traže ono što je bitno.
Izvor: Venturebeat
