Привет, друзья! Выше я писал, что плотно изучаю научно-практические работы по работе с LLM. Занятие безумно увлекательное, но времязатратное! Я копаюсь в куче материалов, тестирую идеи и параллельно применяю в работе. Для разминки решил поделиться с вами одной крутой штукой, которую откопал и проверил на практике - Это техника, которая реально может вывести работу с длинными текстами на новый уровень. Погнали!
Что за зверь такой — Pause-Tuning?
В свежем исследовании от 2 февраля 2025 года (вот оно, кстати: https://arxiv.org/pdf/2502.20405) ребята предлагают технику под названием Pause-Tuning. Она помогает языковым моделям лучше справляться с длинными текстами. Особенно это спасение для проблемы "Lost in the Middle" — знаете, когда модель вроде читает огромный текст, а середину как будто пропускает мимо ушей.
Тесты показали огонь-результаты! Например, для Llama 3 2.3B производительность выросла на 10.61%, а для Llama 3 1.8B — на 3.57%. Это значит, что модель начинает лучше выуживать информацию даже из самой серединки длиннющего контекста. Классно же!
А как это использовать? Есть несколько вариантов:
- Просто вставлять токены паузы после каждого абзаца.
- Добавить к паузам инструкции.
- Или дать модели предварительную установку, а потом подсыпать эти паузы.
Как я это применил в промптах?
Суть в том, чтобы закинуть в текст специальные токены паузы (<pause>). Они работают как маячки внимания — модель видит их и как будто говорит себе: "Так, стоп, давай-ка разберемся с этим куском получше!" Это реально помогает ей не терять фокус, даже если контекст тянется на километры.
Где это пригодится? Да везде, где длинные тексты:
- Разбираете договор на 50 страниц? Pause-Tuning поможет вытащить ключевые моменты.
- Читаете огромный отчет или книгу? Вставляйте паузы после абзацев — и модель всё переварит.
- Строите Q&A-систему на базе большой кучи данных? С такими паузами ответы станут точнее, проверено!
Пример промпта с Pause-Tuning
Вот как я это протестировал. Представьте, у меня есть длиннющий юридический документ, и я хочу, чтобы модель его проанализировала. Пишу так:
[======]
"Слушай, сейчас дам тебе здоровый юридический договор. После каждого абзаца я поставлю метку <pause>. Когда дойдешь до неё, притормози, обдумай всё, что было выше, и только потом иди дальше. Поехали!
Документ:
Настоящий договор заключается между компанией А, которую дальше зовём 'Заказчик', и компанией Б, она же 'Исполнитель', вот о чём договорились.
<pause>
Предмет договора — разработка софта по техзаданию из Приложения 1.
<pause>
Работа стоит 1,500,000 рублей без НДС. Платим в три захода: 30% аванс, 30% после показа прототипа, 40% после финальной сдачи.
<pause>
[... и так далее ...]
Проанализируй договор: выдели, кто за что отвечает, какие сроки и где могут быть юридические подвохи."
[======]
Почему это работает?
- Токены как якори — <pause> прерывает бесконечный поток текста и не даёт вниманию модели "заснуть".
- Равномерное внимание — модель перестаёт филонить и начинает вникать во все части текста, даже в середину.
- Легче искать иголку в стоге сена — если вам нужно найти что-то конкретное в длинном документе, с паузами это реально проще.
Куда ещё это можно приспособить?
Исследование тестировали на Llama 3, но с GPT это тоже работает, особенно если вы работаете с контекстами на 128K токенов или больше. Я уже попробовал — результат радует глаз! Жаль, что узнал об этом до проработки кучи исследований, но для новых итераций уже задействовал данную фичу.
Это только одна фишка из тех, что я откопал. Впереди ещё столько всего интересного, что я сам не могу дождаться, чтобы всё протестировать и рассказать вам. Так что следите за обновлениями — будет жарко! Что скажете, пробовали уже что-то подобное? Делитесь в комментариях!
Что за зверь такой — Pause-Tuning?
В свежем исследовании от 2 февраля 2025 года (вот оно, кстати: https://arxiv.org/pdf/2502.20405) ребята предлагают технику под названием Pause-Tuning. Она помогает языковым моделям лучше справляться с длинными текстами. Особенно это спасение для проблемы "Lost in the Middle" — знаете, когда модель вроде читает огромный текст, а середину как будто пропускает мимо ушей.
Тесты показали огонь-результаты! Например, для Llama 3 2.3B производительность выросла на 10.61%, а для Llama 3 1.8B — на 3.57%. Это значит, что модель начинает лучше выуживать информацию даже из самой серединки длиннющего контекста. Классно же!
А как это использовать? Есть несколько вариантов:
- Просто вставлять токены паузы после каждого абзаца.
- Добавить к паузам инструкции.
- Или дать модели предварительную установку, а потом подсыпать эти паузы.
Как я это применил в промптах?
Суть в том, чтобы закинуть в текст специальные токены паузы (<pause>). Они работают как маячки внимания — модель видит их и как будто говорит себе: "Так, стоп, давай-ка разберемся с этим куском получше!" Это реально помогает ей не терять фокус, даже если контекст тянется на километры.
Где это пригодится? Да везде, где длинные тексты:
- Разбираете договор на 50 страниц? Pause-Tuning поможет вытащить ключевые моменты.
- Читаете огромный отчет или книгу? Вставляйте паузы после абзацев — и модель всё переварит.
- Строите Q&A-систему на базе большой кучи данных? С такими паузами ответы станут точнее, проверено!
Пример промпта с Pause-Tuning
Вот как я это протестировал. Представьте, у меня есть длиннющий юридический документ, и я хочу, чтобы модель его проанализировала. Пишу так:
[======]
"Слушай, сейчас дам тебе здоровый юридический договор. После каждого абзаца я поставлю метку <pause>. Когда дойдешь до неё, притормози, обдумай всё, что было выше, и только потом иди дальше. Поехали!
Документ:
Настоящий договор заключается между компанией А, которую дальше зовём 'Заказчик', и компанией Б, она же 'Исполнитель', вот о чём договорились.
<pause>
Предмет договора — разработка софта по техзаданию из Приложения 1.
<pause>
Работа стоит 1,500,000 рублей без НДС. Платим в три захода: 30% аванс, 30% после показа прототипа, 40% после финальной сдачи.
<pause>
[... и так далее ...]
Проанализируй договор: выдели, кто за что отвечает, какие сроки и где могут быть юридические подвохи."
[======]
Почему это работает?
- Токены как якори — <pause> прерывает бесконечный поток текста и не даёт вниманию модели "заснуть".
- Равномерное внимание — модель перестаёт филонить и начинает вникать во все части текста, даже в середину.
- Легче искать иголку в стоге сена — если вам нужно найти что-то конкретное в длинном документе, с паузами это реально проще.
Куда ещё это можно приспособить?
Исследование тестировали на Llama 3, но с GPT это тоже работает, особенно если вы работаете с контекстами на 128K токенов или больше. Я уже попробовал — результат радует глаз! Жаль, что узнал об этом до проработки кучи исследований, но для новых итераций уже задействовал данную фичу.
Это только одна фишка из тех, что я откопал. Впереди ещё столько всего интересного, что я сам не могу дождаться, чтобы всё протестировать и рассказать вам. Так что следите за обновлениями — будет жарко! Что скажете, пробовали уже что-то подобное? Делитесь в комментариях!