96Kロングテキスト処理最適化ソリューション
長文文書処理の品質を確保するためには、以下の対策が必要である：
- 前処理戦略：
1.ドキュメントのチャンキング（チャンクあたり32Kトークン以下）
2.チャプターマーカーを追加する（[CHAPTER 1]など）
3.要約プロンプトを作成する。 - モデル構成：
1.96Kをサポートするモデルのバージョンがロードされていることを確認する(internlm-xcomposer2d5-7b-long)
2.attention_windowパラメータを最大値に調整する。
3.memory_compression=Trueオプションを有効にする。 - 統合後の方法：
1.Map-Reduceアルゴリズムによる分割結果の結合
2.情報連携のためのナレッジ・マッピング
3.背景知識を補うためのRAG技術の採用
実験によると、チャンキングとmemory_compressionを組み合わせることで、96Kの文書に対して92%のキー情報の保持率が得られる。
この答えは記事から得たものである。InternLM-XComposer：非常に長いテキストと画像・動画理解を出力するためのマルチモーダル・マクロモデルについて
