Открывая будущее ИИ: Полное руководство по контекстному инжинирингу в больших языковых моделях

Что такое контекстный инжиниринг

Контекстный инжиниринг — это формализованная дисциплина, выходящая далеко за рамки традиционного prompt engineering. Он занимается наукой и техникой организации, сборки и оптимизации всех видов контекста, подаваемого в большие языковые модели (LLM), чтобы повысить их способность к пониманию, рассуждению, адаптации и применению в реальном мире. В отличие от prompt engineering, который рассматривает контекст как статичную строку, контекстный инжиниринг трактует его как динамическое, структурированное множество компонентов, тщательно отобранных и организованных.

Таксономия контекстного инжиниринга

Дисциплина делится на основные компоненты и системные реализации:

Основные компоненты

Получение и генерация контекста: Включает prompt engineering, различные методы обучения с контекстом (zero/few-shot, цепочка рассуждений, дерево рассуждений, граф рассуждений), внешнее получение знаний, например Retrieval-Augmented Generation (RAG) и графы знаний, а также динамическую сборку элементов контекста. Особое внимание уделяется таким техникам, как CLEAR Framework и модульные архитектуры извлечения.
Обработка контекста: Сосредоточена на работе с длинными последовательностями с помощью архитектур Mamba, LongNet, FlashAttention. Включает самоусовершенствование контекста через итеративную обратную связь и самооценку, а также интеграцию мультимодальных и структурированных данных (визуальная информация, аудио, графы, таблицы). Важны стратегии разреженного внимания и сжатия памяти.
Управление контекстом: Включает иерархии памяти и архитектуры хранения, такие как окна краткосрочного контекста, долговременная память и внешние базы данных. Также рассматриваются методы страничной организации памяти, сжатия контекста с помощью автоэнкодеров или рекуррентного сжатия и масштабируемое управление в многоходовых или мультиагентных сценариях.

Системные реализации

Retrieval-Augmented Generation (RAG): Модульные и графо-усиленные архитектуры, которые интегрируют внешние знания и поддерживают динамические конвейеры извлечения, иногда с участием нескольких агентов. Это обеспечивает обновления в реальном времени и сложные рассуждения над структурированными данными.
Системы памяти: Реализуют устойчивое и иерархическое хранение, позволяя длительное обучение и воспоминание знаний, что важно для многоходовых диалогов, персонализированных ассистентов и симуляционных агентов.
Интегрированное с инструментами рассуждение: LLM взаимодействуют с внешними инструментами, такими как API, поисковые системы и среды выполнения кода, объединяя языковое понимание с возможностями действия. Это открывает новые области, включая математику, программирование, веб-взаимодействие и научные исследования.
Мультиагентные системы: Координация между несколькими LLM через стандартизированные протоколы и совместное использование контекста, что критично для совместного решения сложных задач и распределённых AI-приложений.

Ключевые выводы и исследовательские задачи

Несоответствие понимания и генерации: Несмотря на способность LLM понимать сложные контексты, генерация соответствующих по сложности ответов остаётся проблемой.
Интеграция и модульность: Лучшие результаты достигаются с помощью модульных архитектур, объединяющих множество техник.
Ограничения оценки: Существующие метрики, такие как BLEU и ROUGE, не отражают многошаговое и коллаборативное поведение, вызванное продвинутым контекстным инжинирингом, что требует новых методов оценки.
Открытые вопросы: Теоретические основы, эффективное масштабирование, интеграция кросс-модальных и структурированных данных, вызовы реального внедрения, а также вопросы безопасности, согласованности и этики.

Применение и влияние

Контекстный инжиниринг играет ключевую роль в:

Обработке длинных документов и сложных вопросов
Персонализированных цифровых помощниках и агентах с памятью
Научных, медицинских и технических задачах
Сотрудничестве мультиагентных систем в бизнесе, образовании и исследованиях

Будущие направления

Целью является разработка единой теоретической основы, основанной на математике и теории информации, инновации в масштабируемых и эффективных механизмах внимания, бесшовная интеграция мультимодальных данных и обеспечение надёжного, безопасного и этичного внедрения AI-систем.

Контекстный инжиниринг формирует новое поколение интеллектуальных систем, переводя акцент с креативного написания запросов на строгую науку оптимизации информации и проектирования систем.

Для дополнительной информации ознакомьтесь с полным исследованием и ресурсами на GitHub, включая учебные материалы, коды и ноутбуки. Следите за обновлениями в Twitter, присоединяйтесь к сообществу ML в SubReddit и подписывайтесь на рассылку новостей.