GPT-4-128K长文本回忆压力测试：深度理解模型性能

<h1 id="h1-gpt-4-128k-"><a name="GPT-4-128K长文本回忆压力测试：深度理解模型性能" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>GPT-4-128K长文本回忆压力测试：深度理解模型性能</h1><h2 id="h2-u5F15u8A00"><a name="引言" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>引言</h2><p>近日，我对GPT-4-128K模型进行了一次“大海捞针”式的长文本回忆压力测试，探究其在处理长文本时的性能表现。测试结果既有预期的，也有一些出乎意料的发现。本文将对这些发现进行详细解读，并深度剖析模型在处理长文本时的性能表现，以及如何优化使用模型的策略。</p>
<h2 id="h2-u6D4Bu8BD5u53D1u73B0"><a name="测试发现" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>测试发现</h2><ul>
<li>GPT-4的回忆性能在超过73K tokens时开始下降</li><li>当需要回忆的事实位于文档深度的7%-50%时，回忆性能较低</li><li>如果事实位于文档的开头，无论上下文长度如何，都能被回忆起来</li></ul>
<h2 id="h2-u6DF1u5EA6u89E3u8BFB"><a name="深度解读" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>深度解读</h2><p>这些发现告诉我们：</p>
<ul>
<li><strong>无法保证每个事实都能被回忆起来</strong>。在应用中，不应假设所有事实都能被模型回忆起来。</li><li><strong>上下文越少，准确性越高</strong>。这是众所周知的，但如果可能，应减少发送给GPT-4的上下文数量，以提高其回忆能力。</li><li><strong>位置很重要</strong>。这也是众所周知的，但位于文档开头和第二部分的事实似乎更容易被回忆起来。</li></ul>
<h2 id="h2-u6D4Bu8BD5u8FC7u7A0Bu6982u8FF0"><a name="测试过程概述" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>测试过程概述</h2><ul>
<li>使用Paul Graham的文章作为’背景’ tokens。有218篇文章，很容易达到128K tokens。</li><li>在文档的不同深度位置随机放置一个声明。使用的事实是：“在旧金山最好的事情就是在晴天时在多洛雷斯公园吃三明治。”</li><li>仅使用提供的上下文，让GPT-4回答这个问题。</li><li>使用另一个模型（再次使用gpt-4）评估GPT-4的答案。</li><li>对文档深度在0%（文档顶部）到100%（文档底部）之间的15个位置和15个上下文长度（1K Tokens > 128K Tokens）进行重复测试。</li></ul>
<h2 id="h2-u8FDBu4E00u6B65u6DF1u5316u7684u6B65u9AA4"><a name="进一步深化的步骤" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>进一步深化的步骤</h2><ul>
<li>这次分析的迭代是均匀分布的，有人建议使用sigmoid分布会更好（这会在文档的开始和结束部分挖掘出更多的细节）。</li><li>为了严谨，应该进行一个key:value检索步骤。但为了可关联性，我在PG的文章中加了一行关于旧金山的内容。</li></ul>
<h2 id="h2-u6CE8u610Fu4E8Bu9879"><a name="注意事项" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>注意事项</h2><ul>
<li>虽然我认为这个方向是正确的，但还需要更多的测试来更好地了解GPT-4的能力。</li><li>改变提示会产生不同的结果。</li><li>在大上下文长度下进行了2次测试，以挖掘更多的性能。</li><li>这次测试的API调用成本约为200美元（一个128K输入tokens的调用成本为1.28美元）。</li></ul>
<h2 id="h2-u7ED3u8BBA"><a name="结论" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>结论</h2><p>GPT-4-128K模型在处理长文本时的性能表现有其特点和局限性，理解这些特点并据此优化使用策略，可以帮助我们更有效地利用模型的能力。希望本文的分析和解读，能为读者提供有价值的参考和启示。</p>

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