原贴链接

https://magic.dev/blog/100m-token-context-windows

讨论总结

本次讨论主要围绕一篇关于“100M token context windows”的博客文章展开，涉及技术细节、投资合法性、模型性能等多方面。评论者普遍对该文章的实际内容、技术细节以及资金声明表示怀疑，并寻求更多具体信息，如工作模型或研究论文。同时，评论中也有人提到该文章可能存在误导性信息，并对相关技术的实际应用表示疑虑。讨论中还涉及到对文章的实际内容表示失望，认为其更像是一个招聘广告，以及对文章中提到的技术评估方法可能存在偏见的讨论。此外，评论中也有人提到，尽管存在疑虑，但考虑到背后的投资方，该项目可能是合法的。

主要观点

  1. 👍 评论者希望看到更多具体的技术细节，如工作模型或研究论文。
    • 支持理由：缺乏具体技术细节导致难以评估技术的真实性和有效性。
    • 反对声音：文章可能存在营销倾向，只提到了特定的模型而不是整个系列或GQA。
  2. 🔥 文章中提到的“small fraction of”RAM需求被认为过于模糊。
    • 正方观点：需要明确具体的RAM需求以评估技术的可行性。
    • 反方观点：文章可能故意模糊处理以吸引投资。
  3. 💡 有人对文章中提到的技术性能表示怀疑，认为其描述可能过于夸大。
    • 解释：评论者认为文章中的技术描述可能存在夸大，需要实际测试结果来验证。
  4. 👀 部分评论者对文章的实际内容表示失望，认为其更像是一个招聘广告。
    • 解释：评论者认为文章的内容更像是为公司招聘人才，而非提供有价值的技术信息。
  5. 🤔 有人提到文章中提到的技术评估方法可能存在偏见。
    • 解释：评论者认为文章中的技术评估方法可能不够客观，需要更公正的评估标准。

金句与有趣评论

  1. “😂 Spare-Abrocoma-4487：Hmm.. Is there something more concrete than this blog post and funding announcement. Like a working model or a research paper.”
    • 亮点：评论者希望看到更具体的技术成果，而非仅是资金声明。
  2. “🤔 kif88：My thoughts too. It doesn’t even say how much RAM exactly it needs. "Small fraction of" is a bit vague.”
    • 亮点：评论者对文章中模糊的RAM需求表示不满，认为这影响了技术的可信度。
  3. “👀 General_Service_8209：It does, but the combination of „we invented this new thing - and also this new metric according to which it’s excellent!“ makes me a bit sceptical.”
    • 亮点：评论者对文章中提到的技术创新和评估标准表示怀疑。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为怀疑和质疑，主要分歧点在于对文章中提到的技术细节、投资合法性和模型性能的真实性。评论者普遍希望看到更多具体的技术细节和实际测试结果，以验证文章中的声明。此外，也有评论者对文章的实际内容表示失望，认为其更像是一个招聘广告，而非提供有价值的技术信息。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能引发后续讨论的新观点包括对技术细节的进一步探讨、实际测试结果的公布以及对投资合法性的深入分析。
  • 潜在影响：对相关领域或社会的潜在影响包括提高技术透明度、促进公正的技术评估标准以及增强投资者对技术项目的信任。

详细内容：

标题：关于“100M token context windows”的热门讨论

最近，Reddit 上一篇关于“100M token context windows”的帖子引发了广泛关注。该帖子的链接为 https://magic.dev/blog/100m-token-context-windows ，吸引了众多用户参与讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在这个新技术的真实性和实用性上。有人表示：“嗯……除了这篇博客文章和融资公告，还有更具体的东西吗？比如工作模型或研究论文。”还有人说：“它甚至都没说到底需要多少内存。‘一小部分’这种表述有点模糊。”

有用户认为：“638 个 H100 对比 0.1 个 H100（我觉得对于‘一小部分’来说是合理假设），不管怎样，似乎意义重大，还是我理解错了？很有可能，哈哈。”但也有人指出：“我可能错过了，但我没看到他们提到 0.1 个 H100。”

有人从链接中指出：“对于每个解码的令牌，LTM-2-mini 的序列维度算法对于 100M 令牌上下文窗口，比 Llama 3.1 405B 中的注意力机制大约便宜 1000 倍。在内存需求方面的对比甚至更大——运行带有 100M 令牌上下文的 Llama 3.1 405B，每个用户需要 638 个 H100 来存储单个 100M 令牌 KV 缓存。相比之下，LTM 每个用户对于相同的上下文只需要单个 H100 的 HBM 的一小部分。”不过，仍有人觉得这听起来有点不现实。

还有用户提到：“1/0.5 是相当小的一部分……”“没人能把这称为一部分而不被起诉虚假广告，哈哈。”“他们没有明确撒谎。只是误导得足以逃脱惩罚。”

有人认为这只是一个招聘帖子，虽然 HashHop 评估似乎很有趣。也有人表示怀疑：“它确实，但‘我们发明了这个新东西 - 并且还有这个根据其优秀的新指标！’的组合让我有点怀疑。”

有人说：“Theranos 在欺骗投资者之前也是可信的。不过看看这轮融资背后的大牌，这可能是合法的。”但也有人反驳：“WeWork 和 Theranos 也有大牌支持。”

一些用户在等待这个技术的 RULER 基准测试。有人觉得 RULER 最多只到 128k，怀疑这个技术在那之前就会失败。也有人期待可能会有一个原始的、“官方”的 RULER。

有人认为这充满了营销味道，质疑为什么特别提到 Llama 3.1 405B 而不是整个系列或 GQA 。在不知道模型大小的情况下很难判断这个说法，如果模型小 100 倍，便宜 1000 倍是有可能的。同时，也好奇他们的“序列维度算法”与 DeepSeek V2 的 MLA 相比如何。

有人觉得这就像那些试图宣传新虚拟货币的帖子，到处都是疯狂的声明和模糊的废话，还在 LLM 领域提到 AGI，好像它就在眼前，要么是为了投资撒谎，要么就是不知道自己在说什么。但也有人认为可能有适度有趣的技术创新，只是被夸大了。

有人猜测这可能是 RAG 的劣质变体，在演示中表现出色以吸引投资者，但在主流模型擅长的方面表现不佳。有人认为如果这两项创新是真的，将会是突破性的，比如在编码方面可能会改变游戏规则，以及能够任意选择计算使用的方式。但也有人表示在看到具体成果之前会保持怀疑。

有人因为没有 huggingface 而不满，还有人呼吁开源。有人说公司融资了 5 亿，但这不一定意味着一切都是合法的。甚至有人怀疑这是投资者骗局。还有用户表示读不懂，也有人提到要等待“有效”的上下文窗口。有人曾面试过这家公司，被告知只有 3 - 4 人知道模型架构。

总之，关于“100M token context windows”的讨论充满了各种观点和质疑，大家都在期待看到更具体和真实的成果来证明其价值。