Cadre De Traitement De Trames De Texte Longues LLMxMapReduce

Le framework LLMxMapReduce est une technologie innovante proposée conjointement par l'Université de Xiamen, l'Université de Pékin et six autres institutions en 2024, qui est conçue pour gérer les problèmes de texte long dans les grands modèles linguistiques (LLM). Les résultats pertinents de l'article sont «LLM×MapReduce : traitement simplifié des séquences longues à l'aide de grands modèles de langageCette technologie divise le contexte long en plusieurs fragments, permettant au modèle de traiter plusieurs fragments en parallèle, d'extraire les informations clés de différents fragments, puis de les agréger pour obtenir la réponse finale. Le principal avantage du framework LLMxMapReduce réside dans son protocole de communication structuré et son mécanisme d'étalonnage de la confiance du contexte, qui permettent un traitement plus efficace des informations inter-fragments.

L'introduction du framework LLMxMapReduce brise les limitations de mémoire des grands modèles et atteint théoriquement la capacité de traitement du contexte de « longueur infinie ». Cette technologie a un effet généralement amélioré sur les capacités de texte long des grands modèles, et à mesure que le texte continue de s'allonger, elle peut toujours maintenir des performances stables et réduire la perte de score des textes longs.

De plus, le framework LLMxMapReduce montre une grande polyvalence et obtient d'excellents résultats lorsqu'il est utilisé en combinaison avec Qwen2-72B et MiniCPM3. Le principe de cette technologie s'inspire du framework MapReduce largement utilisé dans le domaine du big data. Il utilise pleinement le concept de « diviser pour régner » pour éviter les limitations des grands modèles lors du traitement de textes ultra-longs. De cette manière, LLMxMapReduce peut traiter efficacement les textes longs et éviter la perte d'informations ou les conclusions erronées causées par la segmentation, améliorant ainsi la précision des résultats finaux.