如何优化大型语言模型（LLM）的分块策略

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@小白创作中心

如何优化大型语言模型（LLM）的分块策略

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51CTO

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随着大型语言模型（LLM）规模的不断扩大，如何高效地处理和检索大量信息成为了一个重要挑战。分块策略作为解决这一问题的关键技术，通过将大数据源拆分成更小的、可管理的部分，使得LLM能够更有效地处理长文档和快速检索相关信息。本文将深入探讨四种主要的分块策略：固定大小分块、递归分块、语义分块和代理分块，帮助读者理解它们的工作原理、应用场景和局限性。

什么是分块？

分块是将大数据源拆分成更小的、可管理的部分或“块”。这些块存储在向量数据库中，允许基于相似性的快速有效搜索。当用户提交查询时，向量数据库会找到最相关的块，并将它们发送给LLM。这样，这些模型可以只关注最相关的信息，使其响应更快、更准确。

分块可以帮助语言模型更顺利地处理大型数据集，并通过缩小需要查看的数据范围来提供精确的答案。

对于需要快速、精确答案的应用程序（例如客户支持或法律文档搜索），分块是提高性能和可靠性的基本策略。

固定大小分块

固定大小分块涉及将数据分成大小相同的部分，从而更容易处理大型文档。有时，开发人员会在各个块之间添加少许重叠部分，也就是让一个段落的小部分内容在下一个段落的开头重复出现。这种重叠的方法有助于模型在每个块的边界上保留场景，确保关键信息不会在边缘丢失。这种策略对于需要连续信息流的任务特别有用，因为它使模型能够更准确地解释文本，并理解段落之间的关系，从而产生更连贯和场景感知的响应。

递归分块

递归分块是一种高效的方法，它通过将文本反复拆分为更小的子块，从而系统地将庞大的文本内容拆分为更易于管理的部分。这种方法在处理复杂或具有层次结构的文档时特别有效，能够确保每个拆分后的部分都保持一致性且场景完整。该过程会持续进行，直至文本被拆分成适合模型进行有效处理的大小。

在上图中，文本通过递归分块被拆分为四个不同颜色的块，每个块都代表了一个更小、更易管理的部分，并且每个块包含最多80个单词。这些块之间没有重叠。颜色编码有助于展示内容是如何被分割成逻辑部分，使模型更容易处理和理解长文本，避免了重要场景的丢失。

语义分块

语义分块是指根据内容的含义或场景将文本拆分成块。这种方法通常使用机器学习或自然语言处理（NLP）技术，例如句子嵌入，来识别文本中具有相似含义或语义结构的部分。

在上图中，每个块都采用不同的颜色表示——蓝色代表人工智能，黄色代表提示工程。这些块是分隔开的，因为它们涵盖了不同的想法。这种方法可以确保模型对每个主题都能有清晰且准确的理解，避免了不同主题间的混淆与干扰。

代理分块

在这些策略中，代理分块是一种强大的策略。这个策略利用像GPT这样的LLM作为分块过程中的代理。LLM不再依赖于人工设定的规则来确定内容的拆分方式，而是凭借其强大的理解能力，主动地对输入信息进行组织或划分。LLM会依据任务的具体场景，自主决定如何将内容拆分成易于管理的部分，从而找到最佳的拆分方案。

上图显示了一个分块代理将一个庞大的文本拆分成更小的、有意义的部分。这个代理是由人工智能驱动的，这有助于它更好地理解文本，并将其分成有意义的块。这被称为“代理分块”，与简单地将文本拆分为相等的部分相比，这是一种更智能的处理文本的方式。

分块策略的比较

为了更容易理解不同的分块方法，下表比较了固定大小分块、递归分块、语义分块和代理分块的工作原理、何时使用它们以及它们的局限性。

分块类型	描述	方法	适用场景	局限性
固定大小分块	将文本分成大小相等的块，而不考虑内容。	基于固定的单词或字符限制创建的块。	简单、结构化的文本，场景连续性并不重要。	可能会丢失场景或拆分句子/想法。
递归分块	不断地将文本分成更小的块，直到达到可管理的大小。	分层拆分，如果太大，将部分进一步拆分。	冗长、复杂或分层的文档（例如技术手册）。	如果部分过于宽泛，仍可能会丢失场景。
语义分块	根据意义或相关主题将文本分成块。	使用句子嵌入等NLP技术对相关内容进行拆分。	场景敏感的任务，连贯性和主题连续性至关重要。	需要NLP技术；实施起来更复杂。
代理分块	利用人工智能模型（如GPT）将内容自主拆分为有意义的部分。	基于模型的理解和特定任务的场景采用人工智能驱动的拆分。	在内容结构多变的复杂任务中，人工智能可以优化分块。	可能具有不可预测性，并需要进行调整。