長い社内規程を一度にモデルへ渡して要約したい。
入力がモデルのコンテキスト長を超える場合の対策を検討する。
コンテキスト長に関する説明として適切なものはどれか。
基盤モデルはトークン単位で入力と出力を扱い、モデルごとにコンテキスト長の上限がある。長文は分割や検索拡張などで扱う。
詳細解説
モデルごとに扱えるコンテキスト量に上限があり、超過時は分割、検索、段階的要約などを設計する。
モデルごとに扱えるコンテキスト量に上限があり、超過時は分割、検索、段階的要約などを設計する。
問題の要件では、入力と出力を含むトークン数には上限があり、長文は分割や要約が必要になる場合があるが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
トークンは文字と一対一ではなく、言語や記号によって分割のされ方が異なる。
トークンは文字と一対一ではなく、言語や記号によって分割のされ方が異なる。
問題の要件では、文字数が少なければ必ずトークン数も同じになるが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
上限超過の入力が自動的に保存・再利用されるとは限らない。
上限超過の入力が自動的に保存・再利用されるとは限らない。
問題の要件では、コンテキスト長を超えた入力は自動的に永続保存されるが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
コンテキスト長はモデルの入力・出力能力に関する上限で、IAMポリシーとは別の概念である。
コンテキスト長はモデルの入力・出力能力に関する上限で、IAMポリシーとは別の概念である。
問題の要件では、コンテキスト長はIAMポリシーのサイズで決まるが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
Amazon Bedrock公式モデル情報で、対象モデルの入力・出力トークン上限を確認する。期待される結果
トークン、コンテキスト長、長文分割の関係を説明できる。理解のポイント
- トークン
- コンテキスト長
- 長文処理
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
トークン
モデルが入力や出力を処理するための分割単位。文字と一対一とは限らない。
コンテキスト
生成時にモデルが参照できる入力、会話履歴、出力の範囲。