原贴链接

从宣布Gemini 1.5的网站上，谷歌对架构给出了非常简短的概述，称其为Transformer和MoE。

根据我的理解，要拥有如此大的上下文，你需要两样东西：大量的RAM和一个使这种大上下文有意义的训练机制。

从RULER的结果来看，可以安全地假设Gemini不仅仅是使用RoPE扩展hack来达到100万以上的token，因为模型在整个128K上下文中表现一致，完全主导了所有其他模型（在这个基准测试中）。而且没有其他产品能接近提供超过100万的token。我们是否认为Gemini在其架构中有某种秘密武器来降低RAM要求，还是谷歌TPUs允许这样做，以及我们认为其训练机制是什么？

讨论总结

Reddit用户围绕Google的Gemini 1.5模型如何实现超过100万token的上下文长度展开了深入讨论。主要集中在Gemini的架构、内存需求、训练方法以及可能的技术突破上。用户们普遍认为，Gemini可能采用了特殊的架构优化或利用了Google的TPU来降低内存需求，同时也提到了Google可能拥有自家的芯片技术，这使得他们能够提供更多的内存，从而降低成本。讨论中还涉及了模型在处理大量token时的性能表现和可能的技术限制，以及对未来技术发展的预测和期待。

主要观点

  1. 👍 Gemini 1.5的快速发布可能是因为他们在新年前夕取得了技术突破。

    • 支持理由：有工程师透露在新年期间取得了突破，这可能是快速发布的原因。
    • 反对声音：具体的技术细节和突破点尚未公开，存在不确定性。

  2. 🔥 可能存在一种秘密技术，使得他们能够快速实现并部署这一新功能。

    • 正方观点：Google可能拥有未公开的架构创新，这有助于降低内存需求和提高性能。
    • 反方观点：这种秘密技术的具体内容和效果尚未得到证实，存在猜测成分。

  3. 💡 从128k到1M token的扩展需要大量的RAM，可能采用了定制的并行注意力实现。

    • 解释：并行注意力机制可能是Gemini实现大上下文长度的关键技术之一。

  4. 👀 注意力计算的扩展是二次的，但FlashAttention的内存需求是线性的。

    • 解释：FlashAttention的线性内存需求可能是Gemini在处理大上下文时保持高效的原因。

  5. 🚀 Google使用TPU，而不是FlashAttention，这可能使得他们的注意力计算更高效。

    • 解释：TPU的使用可能是Gemini在处理大上下文时保持高效的关键因素。

金句与有趣评论

  1. “😂 Deepmind has released a paper showing an attention method for huge context length a few months ago, called infini-attention.”

    • 亮点：提到了Deepmind的新注意力方法，可能对Gemini的上下文长度有重要影响。

  2. “🤔 Attention compute scaling is quadratic but, unlike older attention calculations, FlashAttention memory requirements are approximately linear wrt context length.”

    • 亮点：解释了FlashAttention在内存需求上的优势，对理解Gemini的性能有帮助。

  3. “👀 Just a small point: Google doesn’t use FlashAttention. They use TPUs which FlashAttention doesn’t support.”

    • 亮点：指出了Google使用TPU而非FlashAttention的事实，对理解Gemini的架构选择有帮助。

情感分析

讨论的总体情感倾向是好奇和期待，用户们对Gemini的技术细节和潜在突破表现出浓厚的兴趣。主要的分歧点在于Gemini是否真的使用了未公开的技术来实现大上下文长度，以及这种技术的具体内容和效果。可能的原因包括技术保密性和商业竞争。

趋势与预测

  • 新兴话题：infini-attention等新的注意力方法可能会引发后续的技术讨论和应用。
  • 潜在影响：Gemini的大上下文长度可能会对AI模型的性能和应用场景产生深远影响，尤其是在处理大量文本和长期对话方面。

详细内容：

标题：探讨 Gemini 拥有超百万上下文长度的原因

在 Reddit 上，一篇关于“Gemini 如何拥有超过 100 万的上下文长度”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。帖子主要探讨了 Gemini 能拥有如此大的上下文长度所需要的条件，如大量的内存（RAM）和有意义的训练方式。

讨论焦点主要集中在以下几个观点：

  • 有观点认为 Gemini 1.5 发布迅速，可能是因为已训练好的秘密技术能快速应用，或者快速重训了完整模型。
  • 有人觉得可能是谷歌拥有大量内存来支持，或者是其定制的并行注意力实现方式。
  • 也有人猜测是因为谷歌使用了内部芯片，有能堆叠更多内存的定制硬件。
  • 还有观点认为可能是多种技术的组合，如 ROPE 插值、qk 缓存等。

其中，有用户分享道：“作为一名在该领域研究多年的专业人士，我认为从 128k 到 1M 的上下文长度增长，所需的内存增加远不止 8 倍。”

争议点在于，对于 Gemini 实现超百万上下文长度的具体原因，各方观点不一。有人质疑所谓的“秘密技术”是否真的存在，也有人对硬件和训练方式的作用程度存在分歧。

共识在于大家都认为这是一个复杂的问题，涉及多种因素的综合作用。

特别有见地的观点如认为不能仅仅归因于硬件或训练方式，而很可能是多种技术的巧妙组合。

总体而言，关于 Gemini 拥有超百万上下文长度的原因，仍有待进一步的研究和探讨。