我已经使用nemo 128k进行总结有一段时间了，当文档变大时，它确实感觉有些不对劲，因为它遗漏了大量上下文；所以我决定进行一个针测试，看看我能把它推到多远才会崩溃，结果似乎比RULER确定的要稍微多一些；RULER似乎在16k个令牌处停止了，这大约相当于48k个字符，而在简单的随机针检索中，它在达到大约~45k个令牌之前一直保持稳定，然后才开始慢慢退化到基本上只看到提示和它正上方的内容。希望这对其他人也有帮助！因为我确实在nemo上看到了一些关于相同用例的提及。
讨论总结
本次讨论主要聚焦于nemo 128k模型在处理长文档时的性能表现。通过needle test，发现该模型在处理约45k tokens时开始性能下降，略优于RULER模型。讨论中涉及了模型在处理长序列时的性能差异、上下文丢失问题以及与基础模型的比较。此外，还分享了相关的GitHub链接和GPU使用情况，为有相同需求的用户提供了参考。
主要观点
- 👍 Nemo 128k模型在处理长文档时会丢失大量上下文信息
- 支持理由：通过needle test发现，模型在处理约45k tokens时开始性能下降。
- 反对声音：无明显反对声音，但有讨论基础模型可能表现更好。
- 🔥 RULER模型在处理16k tokens时停止
- 正方观点：RULER的性能测试结果为讨论提供了对比基准。
- 反方观点：无明显反方观点，但有讨论其他模型如llama3.1 8b的比较。
- 💡 不同模型在处理长序列时的性能存在差异
- 解释：讨论中提到了不同模型在处理长序列时的性能差异，如nemo 128k与RULER的比较。
金句与有趣评论
- “😂 Ylsid：Good bench”
- 亮点：简洁地表达了对测试结果的认可。
- “🤔 CorerMaximus：How are you evaluating this/ what is the needle test?”
- 亮点：提出了对测试方法的好奇，引发了对测试细节的讨论。
- “👀 Steuern_Runter：Did you try the base model? It should perform much better with big context than the instruct model.”
- 亮点：提出了对基础模型性能的疑问，引发了对模型选择的讨论。
情感分析
讨论的总体情感倾向较为中性，主要关注技术细节和模型性能。主要分歧点在于不同模型在处理长序列时的表现，以及基础模型与指导模型的比较。可能的原因是用户对模型性能的实际需求和期望不同。
趋势与预测
- 新兴话题：基础模型在处理大上下文时的表现可能成为后续讨论的新焦点。
- 潜在影响：对模型性能的深入讨论可能影响用户在选择和部署模型时的决策。
感谢您的耐心阅读！来选个表情，或者留个评论吧！