這項(xiàng)由俄羅斯人工智能研究院（AIRI）的德拉古諾夫等人領(lǐng)導(dǎo)的研究發(fā)表于2025年8月，論文題為《SONAR-LLM: Autoregressive Transformer that Thinks in Sentence Embeddings and Speaks in Tokens》，有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv:2508.05305v1訪問完整論文。研究團(tuán)隊(duì)成員還來自莫斯科國立大學(xué)、俄羅斯經(jīng)濟(jì)學(xué)院、因諾波利斯大學(xué)和斯科爾科沃理工學(xué)院等知名學(xué)府。

在人工智能語言模型的發(fā)展道路上，一直存在著一個(gè)有趣的矛盾：現(xiàn)有的AI系統(tǒng)就像一個(gè)只會(huì)逐字朗讀的機(jī)器人，它們必須一個(gè)詞一個(gè)詞地生成文本，這種方式雖然精確，但在處理長文本時(shí)就像老式打字機(jī)一樣緩慢。當(dāng)我們?nèi)祟愃伎己捅磉_(dá)時(shí)，往往是先在腦海中形成完整的句子概念，然后再將這些概念轉(zhuǎn)化為具體的詞語說出來。這種思維方式的差異催生了一個(gè)重要問題：能否讓AI也像人類一樣先思考句子，再說出詞語？

為了解決這個(gè)問題，Meta公司此前提出了大概念模型（LCM），這就像讓AI學(xué)會(huì)了"先想后說"的技能——它能夠預(yù)測整個(gè)句子的概念，而不是逐詞預(yù)測。這種方法就像一個(gè)作家先構(gòu)思完整的段落，然后再逐句寫下來，大大提高了生成長文本的效率。然而，LCM使用的訓(xùn)練方法就像用模糊的草圖來教人畫畫，缺乏清晰的指導(dǎo)信號(hào)，導(dǎo)致訓(xùn)練過程不夠穩(wěn)定。

在這樣的背景下，AIRI的研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)巧妙的解決方案——SONAR-LLM。這個(gè)系統(tǒng)就像一位優(yōu)秀的同聲傳譯員，它在內(nèi)心用一種通用的"概念語言"思考問題，但對(duì)外輸出時(shí)卻能說出標(biāo)準(zhǔn)的詞匯。具體來說，SONAR-LLM使用SONAR這種多語言句子編碼技術(shù)來"思考"，這種編碼就像是一種萬能的語言密碼，能夠表達(dá)任何語言的句子含義。然后，通過一個(gè)凍結(jié)的解碼器，將這些抽象的句子概念轉(zhuǎn)換成具體的詞語，并用傳統(tǒng)的交叉熵?fù)p失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。

這種設(shè)計(jì)的精妙之處在于，它既保持了概念層面思考的高效性，又保留了傳統(tǒng)訓(xùn)練方法的穩(wěn)定性。就像給汽車安裝了渦輪增壓器同時(shí)保留了可靠的發(fā)動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)，既提高了性能又確保了穩(wěn)定運(yùn)行。

一、創(chuàng)新的混合架構(gòu)設(shè)計(jì)

SONAR-LLM的架構(gòu)設(shè)計(jì)就像建造一座連接兩個(gè)世界的橋梁。在這座橋的一端是抽象的句子概念世界，另一端則是具體的詞匯世界。整個(gè)系統(tǒng)采用了類似于Llama 3的解碼器架構(gòu)，但關(guān)鍵的不同在于它的"詞匯表"只有一個(gè)單詞——那就是連續(xù)的句子向量。

首先，系統(tǒng)會(huì)將輸入的文本切分成句子，這個(gè)過程就像把一篇文章拆解成若干個(gè)意義完整的片段。每個(gè)句子通過SONAR編碼器轉(zhuǎn)換成一個(gè)1024維的向量，這個(gè)向量就像是句子的"身份證"，包含了該句子的全部語義信息。這種編碼方式的強(qiáng)大之處在于它的語言無關(guān)性——無論是中文、英文還是任何其他語言的句子，都會(huì)被轉(zhuǎn)換成同一個(gè)向量空間中的點(diǎn)。

接下來，SONAR-LLM開始發(fā)揮它的核心作用。給定前面若干個(gè)句子的編碼向量，模型需要預(yù)測下一個(gè)句子應(yīng)該是什么樣的概念。這個(gè)過程就像一個(gè)優(yōu)秀的故事續(xù)寫者，不是逐字逐句地思考，而是先構(gòu)思出下一句話應(yīng)該表達(dá)什么意思，然后再考慮具體怎么說。

模型預(yù)測出句子概念后，通過凍結(jié)的SONAR解碼器將這個(gè)抽象概念轉(zhuǎn)換成具體的詞語序列。這里的"凍結(jié)"意味著解碼器的參數(shù)在訓(xùn)練過程中保持不變，就像使用一臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)化的翻譯機(jī)器，確保了從概念到詞語轉(zhuǎn)換過程的一致性和可靠性。

最后，系統(tǒng)使用傳統(tǒng)的交叉熵?fù)p失函數(shù)，將生成的詞語序列與真實(shí)的目標(biāo)句子進(jìn)行比較。這種損失函數(shù)就像一個(gè)嚴(yán)格的老師，逐詞檢查學(xué)生的答案是否正確，并根據(jù)錯(cuò)誤程度給出相應(yīng)的懲罰。通過反向傳播，這個(gè)損失信號(hào)會(huì)傳遞回模型的每一個(gè)參數(shù)，指導(dǎo)模型不斷改進(jìn)預(yù)測能力。

這種設(shè)計(jì)的巧妙之處在于實(shí)現(xiàn)了兩全其美：既享受了句子級(jí)思考的效率優(yōu)勢，又保持了詞匯級(jí)監(jiān)督的訓(xùn)練穩(wěn)定性。就像設(shè)計(jì)了一個(gè)既能高空俯瞰全局又能精確著陸的飛行器，在不同的操作層面都能發(fā)揮出最佳性能。

二、從玩具故事到真實(shí)應(yīng)用的全面評(píng)估

為了驗(yàn)證SONAR-LLM的實(shí)際性能，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一系列從簡單到復(fù)雜的測試實(shí)驗(yàn)。他們首先在TinyStories數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了基礎(chǔ)測試，這個(gè)數(shù)據(jù)集包含了大量適合兒童閱讀的簡短故事，就像是給AI系統(tǒng)準(zhǔn)備的"啟蒙讀物"。

在這個(gè)基礎(chǔ)測試中，研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了從3900萬到9億參數(shù)不等的不同規(guī)模模型，每個(gè)模型都訓(xùn)練了四個(gè)輪次。這個(gè)過程就像培養(yǎng)不同年齡段的學(xué)生，從小學(xué)生水平的小模型到研究生水平的大模型，觀察它們?cè)趯W(xué)習(xí)過程中的表現(xiàn)差異。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，SONAR-LLM在各個(gè)規(guī)模上都表現(xiàn)出了令人鼓舞的學(xué)習(xí)曲線，損失函數(shù)下降得比傳統(tǒng)的大概念模型更快更穩(wěn)定。

更有趣的是，研究團(tuán)隊(duì)還擬合了經(jīng)典的冪律縮放規(guī)律。這個(gè)規(guī)律就像自然界中的許多現(xiàn)象一樣遵循特定的數(shù)學(xué)模式——隨著模型規(guī)模的增加，性能提升遵循可預(yù)測的曲線。SONAR-LLM的縮放指數(shù)達(dá)到了0.569，這意味著它能夠有效利用增加的模型容量，就像一個(gè)好學(xué)生能夠充分利用額外的學(xué)習(xí)時(shí)間來提高成績。

在生成質(zhì)量評(píng)估方面，研究團(tuán)隊(duì)使用了GPT-4o作為"評(píng)委"，從語法正確性、創(chuàng)意性、一致性和情節(jié)完整性四個(gè)維度對(duì)生成的故事進(jìn)行評(píng)分。結(jié)果顯示，雖然傳統(tǒng)的詞匯級(jí)語言模型仍然表現(xiàn)最好，但在所有基于概念的模型中，SONAR-LLM明顯勝出，就像在一場創(chuàng)作比賽中，它雖然沒有獲得冠軍，但在同類型參賽者中表現(xiàn)最為出色。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的實(shí)用性，研究團(tuán)隊(duì)在更復(fù)雜的數(shù)據(jù)混合上訓(xùn)練了13億參數(shù)的大模型，這個(gè)數(shù)據(jù)混合包括了教科書、維基百科、新聞文章等多樣化內(nèi)容。然后在XSum和CNN/DailyMail這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)摘要數(shù)據(jù)集上測試模型的摘要能力。結(jié)果令人振奮：SONAR-LLM在XSum數(shù)據(jù)集上的ROUGE-L得分達(dá)到19.3，METEOR得分達(dá)到15.2，這些數(shù)字雖然看起來抽象，但實(shí)際上表明模型生成的摘要與人工標(biāo)準(zhǔn)摘要有很高的相似度和質(zhì)量。

特別值得注意的是，SONAR-LLM在需要更多抽象化能力的XSum數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)尤為突出，這正好驗(yàn)證了概念級(jí)思考方式的優(yōu)勢。就像一個(gè)善于提煉要點(diǎn)的編輯，能夠從冗長的文章中快速抓住核心信息并用簡潔的語言表達(dá)出來。

三、計(jì)算效率的革命性突破

SONAR-LLM最引人注目的優(yōu)勢之一是它在處理長文本時(shí)的計(jì)算效率。傳統(tǒng)的語言模型就像逐字閱讀書籍的人，每個(gè)字都要仔細(xì)處理，當(dāng)文本變長時(shí)，工作量呈平方增長。而SONAR-LLM則像一個(gè)能夠快速瀏覽段落大意的熟練讀者，它以句子為單位進(jìn)行處理，大大減少了需要處理的步數(shù)。

研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了詳細(xì)的理論分析，假設(shè)平均句子長度為60個(gè)詞匯，當(dāng)處理包含4096個(gè)詞匯的文檔時(shí)，傳統(tǒng)模型需要進(jìn)行4096步解碼操作，而SONAR-LLM只需要大約68步（4096除以60）。這種差異就像坐電梯和爬樓梯的區(qū)別——當(dāng)樓層變高時(shí)，差距越來越明顯。

更令人印象深刻的是，隨著序列長度的增加，這種效率優(yōu)勢會(huì)進(jìn)一步放大。當(dāng)處理包含100萬個(gè)詞匯的超長文檔時(shí)，SONAR-LLM的計(jì)算復(fù)雜度幾乎呈線性增長，而傳統(tǒng)模型則面臨平方級(jí)的計(jì)算負(fù)擔(dān)。這種對(duì)比就像高鐵與普通列車的差異——距離越遠(yuǎn)，高鐵的時(shí)間優(yōu)勢越明顯。

這種效率提升不僅僅是數(shù)字上的改善，更意味著實(shí)際應(yīng)用中的巨大價(jià)值。對(duì)于需要處理大量長文檔的應(yīng)用場景，如法律文件分析、學(xué)術(shù)論文摘要、長篇小說生成等，SONAR-LLM能夠在相同的計(jì)算資源下處理更多內(nèi)容，或者用更少的資源完成相同的工作量。

然而，研究團(tuán)隊(duì)也誠實(shí)地指出了當(dāng)前的局限性。對(duì)于較短的文本，傳統(tǒng)模型由于其直接的詞匯級(jí)處理方式，在計(jì)算開銷上仍然具有優(yōu)勢。這就像在市區(qū)短距離出行時(shí)，電動(dòng)自行車可能比汽車更高效一樣。因此，SONAR-LLM更適合那些確實(shí)需要處理長文本的應(yīng)用場景。

四、技術(shù)細(xì)節(jié)與實(shí)現(xiàn)挑戰(zhàn)

SONAR-LLM的成功實(shí)現(xiàn)需要解決諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。首先是句子分割的準(zhǔn)確性問題。系統(tǒng)使用了NLTK中的Punkt無監(jiān)督句子分詞器，這個(gè)工具就像一個(gè)訓(xùn)練有素的編輯，能夠準(zhǔn)確識(shí)別句子的邊界。對(duì)于復(fù)雜的文本結(jié)構(gòu)，如包含引號(hào)、省略號(hào)、數(shù)字編號(hào)等特殊情況，分詞器需要做出正確判斷，因?yàn)殄e(cuò)誤的分割會(huì)直接影響后續(xù)的編碼和生成質(zhì)量。

其次是結(jié)束標(biāo)志的處理機(jī)制。研究團(tuán)隊(duì)采用了一個(gè)巧妙的方法：在每個(gè)文檔末尾添加一個(gè)特殊的句子"End of sequence."，并將其編碼為特定的向量。在生成過程中，當(dāng)預(yù)測出的句子向量與這個(gè)結(jié)束向量的余弦相似度超過0.98時(shí)，系統(tǒng)就會(huì)停止生成。這種機(jī)制就像給汽車安裝了自動(dòng)剎車系統(tǒng)，確保在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候停下來。

訓(xùn)練過程中的學(xué)習(xí)率調(diào)整也是一個(gè)關(guān)鍵因素。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)SONAR-LLM的最優(yōu)學(xué)習(xí)率是1×10^-3，比傳統(tǒng)語言模型常用的5×10^-4要高一些。這種差異反映了兩種架構(gòu)在優(yōu)化景觀上的不同特性，就像不同類型的車輛需要不同的駕駛策略才能發(fā)揮最佳性能。

模型的參數(shù)統(tǒng)計(jì)也很有趣。由于SONAR-LLM不需要訓(xùn)練傳統(tǒng)的詞匯嵌入矩陣和輸出層，其實(shí)際可訓(xùn)練參數(shù)數(shù)量比同等規(guī)模的傳統(tǒng)模型要少。例如，一個(gè)名義上900M參數(shù)的SONAR-LLM實(shí)際只有700M個(gè)可訓(xùn)練參數(shù)。這種設(shè)計(jì)就像購買汽車時(shí)去掉了不必要的裝飾，保留了核心動(dòng)力系統(tǒng)，既降低了成本又提高了效率。

在內(nèi)存使用方面，凍結(jié)SONAR編碼器和解碼器的參數(shù)意味著這部分內(nèi)存可以在多個(gè)實(shí)例間共享，進(jìn)一步降低了部署成本。這種共享機(jī)制就像公共圖書館一樣，多個(gè)讀者可以使用同一套參考書籍，而不需要每人都買一套。

五、與現(xiàn)有方法的深入比較

SONAR-LLM的出現(xiàn)為語言模型的發(fā)展提供了一個(gè)新的視角，有必要深入分析它與現(xiàn)有各種方法的異同。傳統(tǒng)的自回歸語言模型如GPT系列，采用的是純粹的詞匯級(jí)建模方式。這種方法就像一個(gè)只會(huì)逐字書寫的作家，雖然能夠產(chǎn)生非常精確和流暢的文本，但在處理長文檔時(shí)效率低下，而且難以捕捉到文檔的全局結(jié)構(gòu)。

Meta的大概念模型（LCM）開創(chuàng)性地提出了句子級(jí)建模的思路，但其訓(xùn)練方式存在明顯缺陷。使用均方誤差損失函數(shù)訓(xùn)練時(shí)，模型缺乏明確的梯度信號(hào)，就像在霧中開車，很難準(zhǔn)確判斷前進(jìn)方向。而使用擴(kuò)散模型訓(xùn)練時(shí)，雖然理論上更加優(yōu)雅，但需要復(fù)雜的采樣過程，增加了計(jì)算開銷和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。

SONAR-LLM巧妙地結(jié)合了兩種方法的優(yōu)勢。它保持了LCM的句子級(jí)思考方式，能夠捕捉到全局的語義結(jié)構(gòu)，同時(shí)通過凍結(jié)的解碼器和交叉熵?fù)p失恢復(fù)了清晰的訓(xùn)練信號(hào)。這種設(shè)計(jì)就像給船只安裝了既能看到遠(yuǎn)方又能精確導(dǎo)航的混合導(dǎo)航系統(tǒng)。

在性能表現(xiàn)上，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示了清晰的層次結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的詞匯級(jí)模型在大多數(shù)指標(biāo)上仍然保持領(lǐng)先，這并不令人意外，因?yàn)樗鼈兘?jīng)過了多年的發(fā)展和優(yōu)化。但在所有概念級(jí)模型中，SONAR-LLM表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢，在語法正確性、創(chuàng)意性、一致性和情節(jié)完整性等多個(gè)維度都超越了MSE版本和擴(kuò)散版本的LCM。

特別值得關(guān)注的是在不同文本長度下的表現(xiàn)差異。對(duì)于短文本生成，傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢更加明顯，這是因?yàn)槎涛谋局性~匯級(jí)的精確控制更為重要。但隨著文本長度的增加，SONAR-LLM的優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)，特別是在需要保持長距離一致性和連貫性的任務(wù)中。

在摘要任務(wù)上的表現(xiàn)進(jìn)一步驗(yàn)證了這一點(diǎn)。XSum數(shù)據(jù)集要求高度抽象的摘要能力，SONAR-LLM在這個(gè)任務(wù)上與傳統(tǒng)方法的差距很小，甚至在某些指標(biāo)上略有優(yōu)勢。而CNN/DailyMail數(shù)據(jù)集更偏向于提取式摘要，傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢更加明顯。這種差異反映了不同方法在處理不同類型任務(wù)時(shí)的特性差異。

六、實(shí)際應(yīng)用前景與局限性

SONAR-LLM的出現(xiàn)為自然語言處理領(lǐng)域開辟了新的應(yīng)用可能性。在長文檔處理方面，這種技術(shù)顯示出了巨大的潛力?？紤]法律文檔分析的場景，律師經(jīng)常需要處理數(shù)百頁的合同或判決書，傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)在處理如此長的文檔時(shí)面臨巨大的計(jì)算挑戰(zhàn)。SONAR-LLM的句子級(jí)處理方式能夠更高效地理解和生成這類長文檔的摘要或分析報(bào)告。

在創(chuàng)意寫作領(lǐng)域，SONAR-LLM也展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢。當(dāng)需要生成長篇小說或劇本時(shí)，保持全局的情節(jié)一致性和人物性格一致性是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的詞匯級(jí)模型往往會(huì)在長文本生成過程中出現(xiàn)前后矛盾或情節(jié)漂移的問題。而SONAR-LLM的句子級(jí)思考方式更接近人類作家的創(chuàng)作過程，能夠更好地維持故事的整體結(jié)構(gòu)和邏輯一致性。

多語言應(yīng)用是另一個(gè)充滿前景的領(lǐng)域。由于SONAR編碼器本身支持200多種語言，SONAR-LLM理論上可以在一個(gè)統(tǒng)一的概念空間中處理多種語言的文本。這意味著模型可以用中文"思考"一個(gè)概念，然后用英文"說出來"，或者反之。這種能力對(duì)于機(jī)器翻譯、跨語言摘要、多語言對(duì)話系統(tǒng)等應(yīng)用具有重要價(jià)值。

然而，研究團(tuán)隊(duì)也坦誠地指出了當(dāng)前技術(shù)的局限性。首先，句子分割的準(zhǔn)確性直接影響模型性能，對(duì)于結(jié)構(gòu)復(fù)雜或格式特殊的文本，分割錯(cuò)誤可能導(dǎo)致語義信息的丟失或混亂。其次，SONAR編碼器的質(zhì)量上限制約了整個(gè)系統(tǒng)的表現(xiàn)，如果編碼器無法準(zhǔn)確捕捉某些語言現(xiàn)象或語義細(xì)節(jié)，這種限制會(huì)傳播到整個(gè)系統(tǒng)。

計(jì)算資源的考量也是一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題。雖然SONAR-LLM在長文本處理上更高效，但它需要額外加載SONAR編碼器和解碼器，這增加了內(nèi)存占用。對(duì)于資源受限的部署環(huán)境，這可能成為一個(gè)限制因素。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和質(zhì)量同樣重要。當(dāng)前的實(shí)驗(yàn)主要在英文數(shù)據(jù)上進(jìn)行，對(duì)于其他語言特別是資源稀缺語言的表現(xiàn)還需要更多驗(yàn)證。此外，不同領(lǐng)域和文體的文本可能需要針對(duì)性的優(yōu)化，這增加了實(shí)際部署的復(fù)雜性。

最后，生成質(zhì)量與傳統(tǒng)詞匯級(jí)模型的差距仍然存在。雖然這個(gè)差距正在縮小，但對(duì)于要求極高精確度的應(yīng)用場景，如正式文檔生成或技術(shù)手冊(cè)編寫，傳統(tǒng)方法可能仍然是更好的選擇。

盡管存在這些局限性，SONAR-LLM代表了語言模型發(fā)展的一個(gè)重要方向。隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和優(yōu)化，這種"概念級(jí)思考，詞匯級(jí)表達(dá)"的方法有望在更多實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮價(jià)值，特別是在那些需要處理長文本、保持全局一致性或支持多語言的場景中。

說到底，SONAR-LLM就像是給AI裝上了一個(gè)更像人類的思維模式。它不再是那個(gè)只會(huì)逐字逐句機(jī)械輸出的機(jī)器人，而是學(xué)會(huì)了先構(gòu)思完整想法，再用合適詞語表達(dá)的智能助手。雖然它現(xiàn)在還不能在所有方面都超越傳統(tǒng)方法，但它開辟的這條道路很可能是未來AI發(fā)展的重要方向之一。

對(duì)于普通人來說，這項(xiàng)技術(shù)最直接的影響可能體現(xiàn)在日常使用的AI寫作助手上。未來我們可能會(huì)看到能夠更好地理解長篇文檔、保持前后一致性更強(qiáng)、處理多語言內(nèi)容更自然的AI助手。當(dāng)你需要AI幫你寫一份詳細(xì)的報(bào)告、翻譯一篇長文章，或者續(xù)寫一個(gè)復(fù)雜故事時(shí)，基于SONAR-LLM這類技術(shù)的系統(tǒng)可能會(huì)給你帶來更滿意的結(jié)果。

這項(xiàng)研究的價(jià)值不僅在于提出了一個(gè)新的技術(shù)方案，更在于它展示了AI研究中"站在巨人肩膀上"的智慧。通過巧妙地組合現(xiàn)有技術(shù)——SONAR的多語言編碼能力、Transformer的序列建模能力、傳統(tǒng)的交叉熵訓(xùn)練方法——研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造出了一個(gè)既新穎又實(shí)用的解決方案。這種創(chuàng)新思路對(duì)于推動(dòng)整個(gè)AI領(lǐng)域的發(fā)展具有重要啟發(fā)意義。

想要深入了解這項(xiàng)技術(shù)的讀者可以訪問研究團(tuán)隊(duì)公開的代碼庫和預(yù)訓(xùn)練模型，這些資源為后續(xù)研究和應(yīng)用開發(fā)提供了寶貴的基礎(chǔ)。隨著更多研究者的參與和改進(jìn)，我們有理由期待這種"思考句子，說出單詞"的AI技術(shù)能夠在不遠(yuǎn)的將來走向更廣泛的實(shí)際應(yīng)用。

Q&A

Q1：SONAR-LLM和普通AI語言模型有什么區(qū)別？

A：SONAR-LLM最大的不同在于它的"思考"方式。普通AI模型像逐字閱讀的機(jī)器人，一個(gè)詞一個(gè)詞地預(yù)測和生成，而SONAR-LLM則像人類一樣先在腦海中形成完整句子的概念，然后再轉(zhuǎn)換成具體詞語輸出。這種方式在處理長文本時(shí)更高效，也更容易保持內(nèi)容的一致性。

Q2：SONAR-LLM在什么場景下表現(xiàn)更好？

A：SONAR-LLM特別適合需要處理長文檔的場景，比如生成長篇文章摘要、續(xù)寫長篇小說、分析法律文件等。當(dāng)文檔超過4096個(gè)詞時(shí)，它的計(jì)算效率明顯優(yōu)于傳統(tǒng)模型。另外，在需要高度抽象化的任務(wù)如XSum摘要中，它的表現(xiàn)接近甚至超過傳統(tǒng)方法。

Q3：SONAR-LLM技術(shù)現(xiàn)在能直接使用嗎？

A：研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開源了所有訓(xùn)練代碼和預(yù)訓(xùn)練模型，技術(shù)人員可以通過GitHub獲取并進(jìn)行進(jìn)一步開發(fā)。不過對(duì)于普通用戶，這項(xiàng)技術(shù)還需要進(jìn)一步工程化才能變成易用的產(chǎn)品。目前它更多是為研究人員和開發(fā)者提供的技術(shù)基礎(chǔ)。