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我有一个包含200万个字符的转录文件，并希望测试将这200万个字符作为提示的一部分与设置专门的RAG工作流程之间的区别。

转录内容受到严格的数据隐私规则保护，因此我想在我的本地机器上进行这项测试（12GB 3080，64GB RAM）。

提前感谢任何回答！

讨论总结

本次讨论主要围绕如何在本地机器上处理包含200万字符的大文本上下文展开。参与者们讨论了不同模型的上下文窗口大小、性能限制、硬件配置和数据隐私问题。主要观点包括使用特定模型如Yi 34B 200K、InternLM 2.5 20b和ChatGLM 9B 1M的可行性，以及多GPU配置和性能优化的建议。此外，讨论还涉及了成本分析、云服务选择和本地测试的可行性。总体上，讨论热度高，涉及多个技术细节和实际应用问题。

主要观点

  1. 👍 使用3080显卡处理大文本上下文非常有限
    • 支持理由：评论者指出3080显卡的性能限制，建议考虑其他硬件配置。
    • 反对声音：无明确反对声音，但有建议尝试其他模型如Megabeam Mistral。
  2. 🔥 Yi 34B 200K和InternLM 2.5 20b是可行的选择
    • 正方观点：这些模型在处理大文本上下文时表现较好，尽管运行速度可能较慢。
    • 反方观点：无明确反方观点，但有评论提到这些模型的性能限制。
  3. 💡 考虑使用多GPU配置，如3090或7900 XTX
    • 解释：多GPU配置可以显著提高处理大文本上下文的性能。
  4. 💡 NVLink在微调时可能有所帮助
    • 解释：尤其是在批量推理中，NVLink可以提高性能。
  5. 💡 Google Cloud Studio的免费API和无明显使用限制
    • 解释：提供了处理大文本上下文的另一种选择。

金句与有趣评论

  1. “😂 Downtown-Case-1755：With a 3080 you are extremely limited.”
    • 亮点：直接指出3080显卡的性能限制，引起共鸣。
  2. “🤔 Shoddy-Machine8535：Check this table out -> https://github.com/hsiehjackson/RULER"
    • 亮点：提供了详细的模型上下文窗口大小表格，帮助理解。
  3. “👀 FarVision5：1M Context window: Nearly perfect at finding needles in the haystack with 1M-long context, with leading performance on long-context tasks like LongBench.”
    • 亮点：强调了1M上下文窗口在长上下文任务中的优异表现。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者们提供了丰富的技术细节和实际建议。主要分歧点在于不同模型的性能和适用性，以及硬件配置的选择。可能的原因包括技术细节的复杂性和实际应用中的多样性。

趋势与预测

  • 新兴话题：多GPU配置和性能优化可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：对处理大文本上下文的技术和方法有重要影响，可能推动相关领域的技术进步。

详细内容：

标题：探讨开放 LLM 的最大上下文窗口

在 Reddit 上，一则关于“当前开放 LLM 的最大上下文窗口是多少”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论众多。原帖作者表示有一份包含 200 万字符的转录内容，想在本地机器（12GB 3080，64GB RAM）上测试，是将这 200 万字符作为提示的一部分，还是建立专门的 RAG 工作流程，由于转录内容受严格的数据隐私规则限制。

讨论的焦点集中在各种可行的解决方案和不同模型的性能表现上。有人认为 3080 的性能极其有限，建议使用 Megabeam Mistral 或者考虑更换显卡，如 3090 或 7900 XTX。也有人提到 NVLink 在特定情况下对性能的影响，以及多显卡配置的优势。

有用户指出 ChatGLM 9B 在超过 16K 时表现不佳。还有人提到 Mistral Nemo 在特定条件下的性能问题，以及不同模型在长上下文处理上的差异。

例如，有用户分享道：“作为一名长期研究模型性能的爱好者，我曾亲自测试过多种模型在不同上下文窗口下的表现。就像我之前尝试的某个模型，在短上下文时表现出色，但一旦超过一定阈值，结果就变得混乱不堪。”

对于如何选择合适的模型和配置，存在不同的观点。有人认为应该选择 Gemini 1.5 Pro，也有人推荐尝试 MegaBeam/Mistral 7B 等。同时，对于模型的实际推理能力和上下文窗口的实际效果存在争议。

有人认为，尽管某些模型声称具有很大的上下文窗口，但实际上能否在这样的窗口内进行有效推理是个问题。比如，有用户表示：“我尝试过将很长的内容输入到某些模型的 API 中，但遇到了很多问题。也许这已经得到解决，或者必须在本地运行。”

还有人指出模型的性能会受到多种因素的影响，如领域、任务类型等。比如：“也许一个具有 8K 上下文的 LLM 在总结内容时表现良好，但在处理包含数学谜题的 512 个令牌时就会崩溃。”

总的来说，关于开放 LLM 的最大上下文窗口问题，答案并非简单明确，而是受到多种因素的复杂影响。是选择性能强大但配置复杂的方案，还是相对简单但可能有限的选择，仍需根据具体需求和条件来决定。