Chunking w dużych modelach językowych
Jak LLM radzą sobie z długimi tekstami
Chunking to technika polegająca na dzieleniu długiego tekstu na mniejsze fragmenty (ang. chunks), tak aby zmieściły się w ograniczeniu długości kontekstu dużego modelu językowego. Dzięki temu model może analizować lub generować odpowiedzi na podstawie dłuższych dokumentów, mimo że nie jest w stanie przetwarzać ich w całości jednocześnie.
Dlaczego potrzebujemy chunkingu?
Modele LLM mają limit kontekstu wyrażony w tokenach – jednostkach, które mogą odpowiadać słowom, sylabom, a czasem pojedynczym znakom. Nawet najnowsze modele z dużą pojemnością (np. 128k tokenów) mają ograniczenia. Przetwarzanie dokumentów dłuższych niż limit kontekstu wymaga ich podziału – i właśnie tu wkracza chunking.
Kluczowe parametry: Chunk Size i Chunk Overlap
W praktyce działania chunkingu opierają się na dwóch podstawowych parametrach: rozmiarze chunku i zakresie nakładania się fragmentów.
Chunk Size (rozmiar chunku)
Określa maksymalną liczbę tokenów, jakie może zawierać pojedynczy fragment tekstu (chunk).
- Typowe wartości: 256, 512, 1024 lub 2048 tokenów
- Zbyt małe chunki mogą prowadzić do utraty kontekstu
- Zbyt duże chunki mogą przekroczyć limit kontekstu lub być mniej wydajne
Chunk Overlap (nakładanie chunków)
To liczba tokenów, które zachodzą na siebie między kolejnymi fragmentami. Pozwala modelowi zachować ciągłość kontekstu między chunkami.
- Typowe wartości: 10–100 tokenów, zależnie od rozmiaru chunku
- Zwiększa spójność semantyczną między sąsiadującymi fragmentami
- Powoduje większe zużycie tokenów, co może wpływać na koszt i szybkość
Przykład:
Jeśli Chunk Size = 512 tokenów i Chunk Overlap = 50 tokenów, to:
- pierwszy chunk obejmuje tokeny 0–511,
- drugi chunk obejmuje tokeny 462–973,
- trzeci chunk obejmuje tokeny 924–1435,
itd.
Jak działa chunking?
Chunking polega na dzieleniu tekstu na mniejsze fragmenty, które mieszczą się w limicie tokenów. W zależności od zastosowania, dobiera się odpowiednie podejście.
Najczęstsze metody chunkowania:
- Chunking ze stałą długością: dzielenie tekstu co określoną liczbę tokenów (np. 512), z opcjonalnym nakładaniem się.
- Chunking semantyczny: dzielenie w miejscach naturalnych z punktu widzenia znaczenia – np. między akapitami, sekcjami, zdaniami.
- Chunking hybrydowy: połączenie metody semantycznej i długościowej – dzielimy zgodnie z treścią, ale kontrolujemy długość chunków i w razie potrzeby łączymy lub dzielimy je dalej.
Zastosowania chunkingu w praktyce
Chunking jest niezbędny w wielu zastosowaniach opartych na dużych modelach językowych:
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): podział dokumentów pozwala wyszukiwać tylko najbardziej relewantne fragmenty.
- Tworzenie podsumowań: model analizuje fragmenty osobno, a następnie generuje podsumowanie całości.
- Przetwarzanie dużych zbiorów danych: np. raporty, transkrypcje, zbiory maili – chunking umożliwia ich przetwarzanie w częściach.
Wyzwania i kompromisy
Wybór parametrów chunkowania to balans między dokładnością a efektywnością:
- Za mały chunk size: większe rozdrobnienie tekstu, mniejsza spójność
- Za duży chunk size: ryzyko przekroczenia limitu kontekstu, większe koszty
- Brak overlapu: potencjalna utrata informacji na granicach chunków
- Zbyt duży overlap: powielanie treści, większe zużycie tokenów
Podsumowanie
Chunking to technika kluczowa dla praktycznego wykorzystania dużych modeli językowych do pracy z długimi tekstami. Odpowiednie dobranie chunk size i chunk overlap pozwala na zachowanie równowagi między spójnością treści a wydajnością przetwarzania. W środowiskach takich jak RAG, analiza dokumentów czy przetwarzanie konwersacji, dobrze zaprojektowany chunking jest podstawą skutecznych systemów opartych na LLM.
#chunking #LLM #ChunkSize #ChunkOverlap #NLP