SAGE Feedback & Future Development venues
meduzick opened this issue Β· comments
Hi, everyone!
SAGEπΏ Team speaking.
π This issue is a dedicated place for the organised feedback on our project and ideas on how we can improve SAGE to build best open source spellchecker for multiple languages.
We would love to hear from you about your positive and negative experiences with SAGE, your expectations and ideas. But please be concise and back up your feedback with representative and reproducible examples.
See you in comments below β¬οΈ
Hi!
I really like your models. I'm using the FRED-T5-1.7B-spell-distilled-100m
model for some personal projects to correct Russian texts. However, I noticed that its context size is rather small, and it truncates large texts, leaving some parts behind. Given this issue, I have a couple of questions:
- What are the context sizes for each model? I couldn't find this information in the documentation.
- Is there any approach to process large texts that exceed the context sizes of the models without losing any part of the text?
Hi, @unterumarmung!
FredT5-based models naturally inherit input / output lengths restrictions used while pre-training (it's 512 / 512, the details can be seen in the paper https://arxiv.org/pdf/2309.10931).
Regarding your second question: could you please follow up with a representative example of truncated sequence (just input sequence would be enough) or specify the number of input tokens? That would help us to identify the problem and come up with the solution or at least recommendation.
Here is input text:
ΠΠΎΠ»ΡΡΠΈΠ΅ ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ, ΡΠ°ΠΊΠΈΠ΅ ΠΊΠ°ΠΊ GPT-4, ΠΈΠ³ΡΠ°ΡΡ Π²ΡΠ΅ Π±ΠΎΠ»Π΅Π΅ Π²Π°ΠΆΠ½ΡΡ ΡΠΎΠ»Ρ Π² ΠΏΠΎΠ²ΡΠ΅Π΄Π½Π΅Π²Π½ΠΎΠΉ ΠΆΠΈΠ·Π½ΠΈ, ΠΏΡΠ΅Π΄ΠΎΡΡΠ°Π²Π»ΡΡ ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅ΡΡΠ²ΠΎ ΠΏΠΎΠ»Π΅Π·Π½ΡΡ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ ΠΈ ΠΈΠ½ΡΡΡΡΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ². ΠΡΠΈ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π°Π½Ρ Π½Π° ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π΄ΠΎΠ²ΡΡ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ°Ρ ΠΌΠ°ΡΠΈΠ½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΈ ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ±Π½Ρ ΠΏΠΎΠ½ΠΈΠΌΠ°ΡΡ ΠΈ Π³Π΅Π½Π΅ΡΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡ ΡΠ΅ΠΊΡΡΠ½ΠΎ, Π² ΡΠ΅Π»ΠΎΠ²Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΌ ΡΠ·ΡΠΊΠ΅, ΡΡΠΎ ΠΎΡΠΊΡΡΠ²Π°Π΅Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π΄ Π½Π°ΠΌΠΈ Π½ΠΎΠ²ΡΠ΅ Π³ΠΎΡΠΈΠ·ΠΎΠ½ΡΡ Π² ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΡΡ ΡΡΠ΅ΡΠ°Ρ ΡΠΎΡΠΊΠ° ΠΎΠ΄Π½ΠΈΠΌ ΠΈΠ· Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»Π΅Π΅ Π·Π½Π°ΡΠΈΠΌΡΡ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠΉ. ΠΠΎΠ»ΡΡΠΈΡ ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΡ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ ΡΠ²Π»ΡΡΡΡΡ ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ. ΠΠ½ΠΈ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ Π²ΡΡΡΡΠΏΠ°ΡΡ Π² ΡΠΎΠ»ΠΈ Π²ΠΈΡΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΡ ΡΠ΅ΠΏΠ΅ΡΠΈΡΠΎΡΠΎΠ², ΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³Π°Ρ ΡΡΠ°ΡΠΈΠΌΡΡ ΡΠ°Π·Π±ΠΈΡΠ°ΡΡΡΡ Π² ΡΠ»ΠΎΠΆΠ½ΡΡ ΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ ΠΈ ΠΏΡΠ΅Π΄ΠΎΡΡΠ°Π²Π»ΡΡ ΡΠ°Π·ΡΡΡΠ½Π΅Π½ΠΈΡ Π½Π° ΠΏΠΎΠ½ΡΡΠ½ΠΎΠΌ ΡΠ·ΡΠΊΠ΅. Π‘ΡΡΠ΄Π΅Π½ΡΡ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°ΡΡ ΡΡΠΈ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠ΄Π³ΠΎΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΊ ΡΠΊΠ·Π°ΠΌΠ΅Π½Π°ΠΌ, Π½Π°ΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΡ Π‘Π‘Π‘ ΠΈ Π²ΡΠΏΠΎΠ»Π½Π΅Π½ΠΈΡ Π΄ΠΎΠΌΠ°ΡΠ½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°Π½ΠΈΠΉ. ΠΠΎΠ»Π΅Π΅ ΡΠΎΠ³ΠΎ, ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡΡΡ ΠΊ ΠΈΠ½Π΄ΠΈΠ²ΠΈΠ΄ΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΠΌ ΠΏΠΎΡΡΠ΅Π±Π½ΠΎΡΡΡΠΌ ΡΡΠ°ΡΠΈΡ ΡΡ, ΡΡΠΎ ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΠ΅Ρ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π²Π°ΡΡ ΠΏΠ΅ΡΡΠΎΠ½Π°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½Π½ΡΠ΅ ΡΡΠ΅Π±Π½ΡΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΡ. Π ΠΏΡΠΎΡΠ΅ΡΡΠΈΠΎΠ½Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΡΠ΅Π΄Π΅ Π±ΠΎΠ»ΡΡΠΈΠ΅ ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΎΠΊΠ°Π·ΡΠ²Π°ΡΡΡΡ Π½Π΅Π·Π°ΠΌΠ΅Π½ΠΈΠΌΡΠΌΠΈ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΠ½ΠΈΠΊΠ°ΠΌΠΈ. ΠΠ½ΠΈ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ Π°Π²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡ ΡΡΡΠΈΠ½Π½ΡΠ΅ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ, ΡΠ°ΠΊΠΈΠ΅ ΠΊΠ°ΠΊ ΡΠΎΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΡΡΠ΅ΡΠΎΠ², Π½Π°ΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΠΈΡΠ΅ΠΌ ΠΈ ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠ° Π΄Π°Π½Π½ΡΡ . ΠΡΠΎ ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΠ΅Ρ ΡΠΎΡΡΡΠ΄Π½ΠΈΠΊΠ°ΠΌ ΡΠΎΡΡΠ΅Π΄ΠΎΡΠΎΡΠΈΡΡΡΡ Π½Π° Π±ΠΎΠ»Π΅Π΅ ΡΠ²ΠΎΡΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ ΠΈ ΡΡΡΠ°ΡΠ΅Π³ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈ Π²Π°ΠΆΠ½ΡΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠ°Ρ . Π ΡΡΠ΅ΡΠ΅ ΡΡΠΈΡΠΏΡΡΠ΄Π΅Π½ΡΠΈΠΈ ΠΌΠ΅Π΄ΠΈΡΠΈΠ½Ρ ΠΈ ΡΠΈΠ½Π°Π½ΡΠΎΠ² ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³Π°ΡΡ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡ Π±ΠΎΠ»ΡΡΠΈΠ΅ ΠΎΠ±ΡΠ΅ΠΌΡ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΈ ΠΏΡΠ΅Π΄ΠΎΡΡΠ°Π²Π»ΡΡΡ. Π Π΅ΠΊΠΎΠΌΠ΅Π½Π΄Π°ΡΠΈΠΈ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΡΠΎΠ±ΡΠ°Π½Π½ΡΡ Π΄Π°Π½Π½ΡΡ ΡΠΎΡΠΊΠ° ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π·Π½Π°ΡΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎ ΡΠ»ΡΡΡΠ°ΡΡ ΠΊΠ°ΡΠ΅ΡΡΠ²ΠΎ ΠΊΠΎΠΌΠΌΡΠ½ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΌΠ΅ΠΆΠ΄Ρ Π»ΡΠ΄ΡΠΌΠΈ. ΠΠ½ΠΈ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π²ΠΎΠ΄ΠΈΡΡ ΡΠ΅ΠΊΡΡ Ρ ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ·ΡΠΊΠ° Π½Π° Π΄ΡΡΠ³ΠΎΠΉ, ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ±ΡΡΠ²ΡΡ ΠΌΠ΅ΠΆΠΊΡΠ»ΡΡΡΡΠ½ΠΎΠΌΡ ΠΎΠ±ΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΈ Π΄Π΅Π»ΠΎΠ²ΡΠΌ Π²Π·Π°ΠΈΠΌΠΎΠ΄Π΅ΠΉΡΡΠ²ΠΈΠ΅ΠΌ Π½Π° ΠΌΠ΅ΠΆΠ΄ΡΠ½Π°ΡΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΌ ΡΡΠΎΠ²Π½Π΅. Π’Π°ΠΊΠΆΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ ΠΈΡΠΏΡΠ°Π²Π»ΡΡΡ Π³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠ΅ ΠΎΡΠΈΠ±ΠΊΠΈ ΠΈ ΡΠ»ΡΡΡΠ°ΡΡ ΡΡΠΈΠ»Ρ Π½Π°ΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΡ, ΡΡΠΎ Π΄Π΅Π»Π°Π΅Ρ ΡΠ΅ΠΊΡΡΡ Π±ΠΎΠ»Π΅Π΅ ΠΏΠΎΠ½ΡΡΠ½ΡΠΌΠΈ ΠΈ ΠΏΡΠΎΡΠ΅ΡΡΠΈΠΎΠ½Π°Π»ΡΠ½ΡΠΌΠΈ. Π ΠΏΠΎΠ²ΡΠ΅Π΄Π½Π΅Π²Π½ΠΎΠΉ ΠΆΠΈΠ·Π½ΠΈ Π±ΠΎΠ»ΡΡΠΈΠ΅ ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ Π²ΡΡΡΡΠΏΠ°ΡΡ Π² ΡΠΎΠ»ΠΈ ΠΏΠ΅ΡΡΠΎΠ½Π°Π»ΡΠ½ΡΡ Π°ΡΡΠΈΡΡΠ΅Π½ΡΠΎΠ². ΠΠ½ΠΈ ΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³Π°ΡΡ ΠΏΠ»Π°Π½ΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡ Π΄Π΅Π½Ρ, Π½Π°ΠΏΠΎΠΌΠΈΠ½Π°ΡΡ ΠΎ Π²Π°ΠΆΠ½ΡΡ ΡΠΎΠ±ΡΡΠΈΡΡ ΠΈ Π·Π°Π΄Π°ΡΠ°Ρ , ΠΏΡΠ΅Π΄Π»Π°Π³Π°ΡΡ ΡΠ΅ΡΠ΅ΠΏΡΡ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΠΈΠΌΠ΅ΡΡΠΈΡ ΡΡ ΠΈΠ½Π³ΡΠ΅Π΄ΠΈΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΈ Π΄Π°ΠΆΠ΅ ΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³Π°ΡΡ Π½Π°Ρ ΠΎΠ΄ΠΈΡΡ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΡ Π² ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠ½Π΅ΡΠ΅. ΠΠΈΡΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΠ΅ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΠ½ΠΈΠΊΠΈ, ΡΠ°ΠΊΠΈΠ΅ ΠΊΠ°ΠΊ Siri, Alioha ΠΈ Google Assistant, ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΡΡΡ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΡ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Π΄Π»Ρ Π²ΡΠΏΠΎΠ»Π½Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΡΡ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄ ΠΈ Π·Π°ΠΏΡΠΎΡΠΎΠ² ΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ. Π ΡΡΠ΅ΡΠ΅ ΡΠ°Π·Π²Π»Π΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΡΠ°ΠΊΠΆΠ΅ Π½Π°Ρ ΠΎΠ΄ΡΡ ΡΠΈΡΠΎΠΊΠΎΠ΅ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅. ΠΠ½ΠΈ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ Π³Π΅Π½Π΅ΡΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡ ΠΈΡΡΠΎΡΠΈΠΈ, ΡΡΠΈΡ ΠΈ, ΠΏΠ΅ΡΠ½ΠΈ ΠΈ ΡΡΠ΅Π½Π°ΡΠΈΠΈ, ΡΡΠΎ ΠΎΡΠΊΡΡΠ²Π°Π΅Ρ Π½ΠΎΠ²ΡΠ΅ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ Π΄Π»Ρ ΡΠ²ΠΎΡΡΠ΅ΡΡΠ²Π°. ΠΠΈΠ΄Ρ ΠΈΠ³ΡΡ, ΡΠΈΠ»ΡΠΌΡ ΠΈ Π»ΠΈΡΠ΅ΡΠ°ΡΡΡΡ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°ΡΡ ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π΄Π»Ρ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ½ΠΈΠΊΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠΎΠ½ΡΠ΅Π½ΡΠ° ΠΈ Π²Π·Π°ΠΈΠΌΠΎΠ΄Π΅ΠΉΡΡΠ²ΠΈΡ Ρ ΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°ΡΠ΅Π»ΡΠΌΠΈ. ΠΠ΄Π½Π°ΠΊΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π±ΠΎΠ»ΡΡΠΈΡ ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΡ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ ΡΠ°ΠΊΠΆΠ΅ ΠΏΠΎΠ΄Π½ΠΈΠΌΠ°Π΅Ρ Π²Π°ΠΆΠ½ΡΠ΅ Π²ΠΎΠΏΡΠΎΡΡ ΡΡΠΈΠΊΠΈ ΠΈ ΡΠΎΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠΉ ΠΎΡΠ²Π΅ΡΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΠΎΡΡΠΈ. ΠΠ΅ΠΎΠ±Ρ ΠΎΠ΄ΠΈΠΌΠΎ ΠΎΠ±Π΅ΡΠΏΠ΅ΡΠΈΡΡ ΠΊΠΎΠ½ΡΠΈΠ΄Π΅Π½ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΡΡΡ Π΄Π°Π½Π½ΡΡ ΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ ΠΈ ΠΏΡΠ΅Π΄ΠΎΡΠ²ΡΠ°ΡΠΈΡΡ ΡΠ°ΡΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π΄Π΅Π·ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΈ. ΠΠ°ΠΆΠ½ΠΎ ΡΠ°ΠΊΠΆΠ΅ ΡΠ»Π΅Π΄ΠΈΡΡ Π·Π° ΡΠ΅ΠΌ, ΡΡΠΎΠ±Ρ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π΅ Π²ΠΎΡΠΏΡΠΎΠΈΠ·Π²ΠΎΠ΄ΠΈΠ»ΠΈ ΠΈ Π½Π΅ ΡΡΠΈΠ»ΠΈΠ²Π°Π»ΠΈ ΠΏΡΠ΅Π΄Π²Π·ΡΡΠΎΡΡΡ ΠΈ Π΄ΠΈΡΠΊΡΠΈΠΌΠΈΠ½Π°ΡΠΈΡ. Π Π·Π°ΠΊΠ»ΡΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π±ΠΎΠ»ΡΡΠΈΠ΅ ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»ΡΡΡ ΡΠΎΠ±ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΡΠ½ΡΠΉ ΠΈΠ½ΡΡΡΡΠΌΠ΅Π½Ρ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠΉ ΡΠΆΠ΅ ΡΠ΅Π³ΠΎΠ΄Π½Ρ ΠΎΠΊΠ°Π·ΡΠ²Π°Π΅Ρ Π·Π½Π°ΡΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎΠ΅ Π²Π»ΠΈΡΠ½ΠΈΠ΅ Π½Π° Π½Π°ΡΡ ΠΏΠΎΠ²ΡΠ΅Π΄Π½Π΅Π²Π½ΡΡ ΠΆΠΈΠ·Π½Ρ. ΠΠ½ΠΈ ΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³Π°ΡΡ Π½Π°ΠΌ ΡΡΠΈΡΡΡΡ, ΡΠ°Π±ΠΎΡΠ°ΡΡ, ΠΎΠ±ΡΠ°ΡΡΡΡ ΠΈ ΡΠ°Π·Π²Π»Π΅ΠΊΠ°ΡΡΡΡ, ΠΎΡΠΊΡΡΠ²Π°Ρ Π½ΠΎΠ²ΡΠ΅ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ Π΄Π»Ρ ΡΠ°Π·Π²ΠΈΡΠΈΡ ΠΈ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ΅ΡΡΠ°. ΠΠ΄Π½Π°ΠΊΠΎ ΠΈΡ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΡΡΠ΅Π±ΡΠ΅Ρ Π²Π½ΠΈΠΌΠ°ΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ΄Ρ ΠΎΠ΄Π° ΠΈ ΠΎΡΠΎΠ·Π½Π°Π½ΠΈΡ ΠΎΡΠ²Π΅ΡΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΠΎΡΡΠΈ, ΡΡΠΎΠ±Ρ ΠΌΠ°ΠΊΡΠΈΠΌΠ°Π»ΡΠ½ΠΎ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎ ΠΈ ΡΡΠΈΡΠ½ΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°ΡΡ ΠΈΡ ΠΏΠΎΡΠ΅Π½ΡΠΈΠ°Π».
Here's the output text I get:
ΠΠΎΠ»ΡΡΠΈΠ΅ ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ, ΡΠ°ΠΊΠΈΠ΅ ΠΊΠ°ΠΊ GPT-4, ΠΈΠ³ΡΠ°ΡΡ Π²ΡΠ΅ Π±ΠΎΠ»Π΅Π΅ Π²Π°ΠΆΠ½ΡΡ ΡΠΎΠ»Ρ Π² ΠΏΠΎΠ²ΡΠ΅Π΄Π½Π΅Π²Π½ΠΎΠΉ ΠΆΠΈΠ·Π½ΠΈ, ΠΏΡΠ΅Π΄ΠΎΡΡΠ°Π²Π»ΡΡ ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅ΡΡΠ²ΠΎ ΠΏΠΎΠ»Π΅Π·Π½ΡΡ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ ΠΈ ΠΈΠ½ΡΡΡΡΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ². ΠΡΠΈ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π°Π½Ρ Π½Π° ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π΄ΠΎΠ²ΡΡ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ°Ρ ΠΌΠ°ΡΠΈΠ½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΈ ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ±Π½Ρ ΠΏΠΎΠ½ΠΈΠΌΠ°ΡΡ ΠΈ Π³Π΅Π½Π΅ΡΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡ ΡΠ΅ΠΊΡΡ Π½Π° ΡΠ΅Π»ΠΎΠ²Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΌ ΡΠ·ΡΠΊΠ΅, ΡΡΠΎ ΠΎΡΠΊΡΡΠ²Π°Π΅Ρ ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π΄ Π½Π°ΠΌΠΈ Π½ΠΎΠ²ΡΠ΅ Π³ΠΎΡΠΈΠ·ΠΎΠ½ΡΡ Π² ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΡΡ ΡΡΠ΅ΡΠ°Ρ . Π’ΠΎΡΠΊΠ° ΠΎΠ΄Π½ΠΈΠΌ ΠΈΠ· Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»Π΅Π΅ Π·Π½Π°ΡΠΈΠΌΡΡ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠΉ. ΠΠΎΠ»ΡΡΠΈΡ ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΡ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ ΡΠ²Π»ΡΡΡΡΡ ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ. ΠΠ½ΠΈ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ Π²ΡΡΡΡΠΏΠ°ΡΡ Π² ΡΠΎΠ»ΠΈ Π²ΠΈΡΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΡ ΡΠ΅ΠΏΠ΅ΡΠΈΡΠΎΡΠΎΠ², ΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³Π°Ρ ΡΡΠ°ΡΠΈΠΌΡΡ ΡΠ°Π·Π±ΠΈΡΠ°ΡΡΡΡ Π² ΡΠ»ΠΎΠΆΠ½ΡΡ ΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ ΠΈ ΠΏΡΠ΅Π΄ΠΎΡΡΠ°Π²Π»ΡΡ ΡΠ°Π·ΡΡΡΠ½Π΅Π½ΠΈΡ Π½Π° ΠΏΠΎΠ½ΡΡΠ½ΠΎΠΌ ΡΠ·ΡΠΊΠ΅. Π‘ΡΡΠ΄Π΅Π½ΡΡ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°ΡΡ ΡΡΠΈ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠ΄Π³ΠΎΡΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΊ ΡΠΊΠ·Π°ΠΌΠ΅Π½Π°ΠΌ, Π½Π°ΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΡ Π‘Π‘Π‘ ΠΈ Π²ΡΠΏΠΎΠ»Π½Π΅Π½ΠΈΡ Π΄ΠΎΠΌΠ°ΡΠ½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°Π½ΠΈΠΉ. ΠΡΠΎ ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΠ΅Ρ ΡΠΎΡΡΡΠ΄Π½ΠΈΠΊΠ°ΠΌ ΡΠΎΡΡΠ΅Π΄ΠΎΡΠΎΡΠΈΡΡΡΡ Π½Π° Π±ΠΎΠ»Π΅Π΅ ΡΠ²ΠΎΡΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ ΠΈ ΡΡΡΠ°ΡΠ΅Π³ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈ Π²Π°ΠΆΠ½ΡΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠ°Ρ . Π ΡΡΠ΅ΡΠ΅ ΡΡΠΈΡΠΏΡΡΠ΄Π΅Π½ΡΠΈΠΈ, ΠΌΠ΅Π΄ΠΈΡΠΈΠ½Ρ ΠΈ ΡΠΈΠ½Π°Π½ΡΠΎΠ² ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΎΠΊΠ°Π·ΡΠ²Π°ΡΡΡΡ Π½Π΅Π·Π°ΠΌΠ΅Π½ΠΈΠΌΡΠΌΠΈ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΠ½ΠΈΠΊΠ°ΠΌΠΈ. ΠΠ½ΠΈ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ Π°Π²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡ ΡΡΡΠΈΠ½Π½ΡΠ΅ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ, ΡΠ°ΠΊΠΈΠ΅ ΠΊΠ°ΠΊ ΡΠΎΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΡΡΡΡΠΎΠ², Π½Π°ΠΏΠΈΡΠ°Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΠΈΡΠ΅ΠΌ ΠΈ ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠ° Π΄Π°Π½Π½ΡΡ . ΠΡΠΎ ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΠ΅Ρ ΡΠΎΡΡΡΠ΄Π½ΠΈΠΊΠ°ΠΌ ΡΠΎΡΡΠ΅Π΄ΠΎΡΠΎΡΠΈΡΡΡΡ Π½Π° Π±ΠΎΠ»Π΅Π΅ ΡΠ²ΠΎΡΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ ΠΈ ΡΡΡΠ°ΡΠ΅Π³ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈ Π²Π°ΠΆΠ½ΡΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠ°Ρ . Π ΡΡΠ΅ΡΠ΅ ΡΡΠΈΡΠΏΡΡΠ΄Π΅Π½ΡΠΈΠΈ, ΠΌΠ΅Π΄ΠΈΡΠΈΠ½Ρ ΠΈ ΡΠΈΠ½Π°Π½ΡΠΎΠ² ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³Π°ΡΡ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡ Π±ΠΎΠ»ΡΡΠΈΠ΅ ΠΎΠ±ΡΡΠΌΡ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΈ ΠΏΡΠ΅Π΄ΠΎΡΡΠ°Π²Π»ΡΡΡ ΡΠ΅ΠΊΠΎΠΌΠ΅Π½Π΄Π°ΡΠΈΠΈ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΡΠΎΠ±ΡΠ°Π½Π½ΡΡ Π΄Π°Π½Π½ΡΡ . Π’ΠΎΡΠΊΠ° ΡΠ·ΡΠΊΠΎΠ²ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π·Π½Π°ΡΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎ ΡΠ»ΡΡΡΠ°ΡΡ ΠΊΠ°ΡΠ΅ΡΡΠ²ΠΎ ΠΊΠΎΠΌΠΌΡΠ½ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠΈ ΠΌΠ΅ΠΆΠ΄Ρ Π»ΡΠ΄ΡΠΌΠΈ. ΠΠ½ΠΈ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ Π³Π΅Π½Π΅ΡΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡ ΠΈΡΡΠΎΡΠΈΠΈ, ΡΡΠΈΡ ΠΈ, ΠΏΠ΅ΡΠ½ΠΈ ΠΈ ΡΡΠ΅Π½Π°ΡΠΈΠΈ, ΡΡΠΎ ΠΎΡΠΊΡΡΠ²Π°Π΅Ρ Π½ΠΎΠ²ΡΠ΅ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ
@unterumarmung thnx, we will be right back
@unterumarmung we cut input length to 256 tokens while pre-training, because extensive text corruption added almost twice as many tokens to the source. The latter implies models are able to process sequence of 256 tokens in one run. Note however that you are still able to cut longer pieces of text into appropriate chunks of 256 tokens or less (split in sentences, for example). We didn't notice severe performance degradation when employing this approach to proceed with long texts. We expect this to work for you as well. Hope that helps and let us know if you experience noticeable drop in performance, when running longer text in chunks.