原贴链接

我试图理解是什么阻止了其他模型超越它们当前相对较小的上下文窗口？ Gemini工作得非常好，拥有2M个token的上下文窗口，并且能够找到其中的任何内容。Gemini 2.0可能会远远超过2M。

为什么其他模型的上下文窗口如此之小？是什么阻止了它们至少与Gemini相匹配？

讨论总结

讨论主要集中在为什么大多数模型的上下文窗口只有100K tokens，而Gemini模型却能达到2M tokens。评论者们从多个角度分析了这一问题，包括硬件限制（如VRAM大小）、技术挑战（如训练和微调2M tokens模型的困难）、成本与市场需求（市场逐渐转向成本和速度的竞争）、以及Google在AI领域的硬件优势（如自研TPU芯片和量子计算领先地位）。此外，讨论还涉及了Gemini模型的技术优势、商业模式（如API免费策略）、以及未来可能的技术进步和市场趋势。

主要观点

  1. 👍 硬件限制是主要因素
    • 支持理由：大多数模型依赖于NVIDIA的芯片，而Google的TPU在内存和计算能力上具有显著优势。
    • 反对声音：有人认为即使没有VRAM，也可以通过CPU运行模型，但速度会非常慢。
  2. 🔥 技术挑战巨大
    • 正方观点：训练和微调2M tokens的模型在技术上非常困难，需要解决注意力机制的二次内存瓶颈和通信复杂性。
    • 反方观点：通过线性化注意力机制和优化数据传递拓扑，可以降低通信复杂性，从而训练更长的上下文模型。
  3. 💡 成本与市场需求驱动
    • 解释：市场正逐渐转向成本和速度的竞争，上下文窗口大小、函数调用、多模态等特性在不同公司间形成差异化策略。
  4. 💡 Google的硬件优势
    • 解释：Google通过自产芯片和庞大的数据中心基础设施，能够以较低的成本运行更大的上下文窗口。
  5. 💡 未来技术进步
    • 解释：Google Research发布了关于无限上下文窗口的研究论文，引入了压缩记忆技术，可能引领未来的技术进步。

金句与有趣评论

  1. “😂 Google’s hardware is nuts. They have a 256 way fast inter-chip interconnect.”
    • 亮点：突显了Google在硬件方面的强大实力。
  2. “🤔 Also can you imagine training or finetuning a 2m model? 💀”
    • 亮点：形象地表达了训练2M tokens模型的巨大挑战。
  3. “👀 Google Research did some work on Infinite Context Windows and published it a few months ago.”
    • 亮点：指出了Google在无限上下文窗口技术上的创新。
  4. “😂 Longer context window the model become dumb!”
    • 亮点：幽默地表达了对于过长上下文窗口可能带来的负面影响的担忧。
  5. “🤔 Maybe it handles lots of tokens better if you front load your first prompt with a bunch of stuff, like several long PDFs or something.”
    • 亮点：提出了一个有趣的使用策略，以优化模型处理大量tokens的能力。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，主要集中在对Google技术优势的赞赏和对未来技术进步的期待。然而，也有一些评论对其他模型在上下文窗口大小方面的限制表示不满，并对Gemini模型的实际性能表示怀疑。主要分歧点在于硬件限制和技术挑战，以及市场对成本和速度的追求。

趋势与预测

  • 新兴话题：无限上下文窗口技术和压缩记忆技术的进一步发展，可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：Google在硬件和软件生态系统的整合优势，可能使其在AI领域继续保持领先地位，并对市场格局产生深远影响。

详细内容：

标题：为何多数模型的上下文窗口仅 10 万令牌，而 Gemini 达 200 万？

在 Reddit 上，一个引发热议的话题是：为什么大多数模型的上下文窗口相对较小，只有 10 万令牌，而 Gemini 却能达到 200 万令牌？这个帖子获得了众多关注，评论数众多，引发了广泛而深入的讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，几乎其他所有模型都在英伟达芯片上运行，而谷歌有自己令人印象深刻的芯片。也有人认为，Gemini 虽上下文窗口大，但质量不如 Sonnet 3.5。有人形象地比喻“一个能接触图书馆的白痴会比只有书架的天才更糟糕”，强调了质量的重要性。还有人提到，除非所需的内容在书架上没有，否则大的上下文窗口并非必需。

关于模型的能力和市场需求，有人认为不同公司的策略正在逐渐分化。对于 AI 聊天网站，可能会侧重于扩大上下文窗口；而对于生产性的 AI 平台，则更关注速度和成本。有人指出，将大量 HTML 令牌直接输入高参数的 LLM 代理成本过高，预先处理提取相关内容更经济。

对于为何其他模型上下文窗口较小，有人提到谷歌在无限上下文窗口方面的研究及创新，而其他人可能在复制上遇到困难或尚未尝试。也有人认为，有效上下文长度通常要小得多，大多数模型超过一定长度后质量会大幅下降。

有用户表示，自己曾使用 Gemini 处理超长文档并获得了准确的结果，对其能力表示惊讶。但也有人认为，较大的上下文窗口可能会增加幻觉的几率。

有人提到，多数用户对 128K 或更长的上下文窗口不感兴趣，因为这既昂贵又实验性强，且大多数人的需求在 32K - 100K 就能满足。

同时，缺乏足够的内存来容纳如此长的上下文长度，以及大多数数据实际上达不到 200 万令牌的规模，也是限制其他模型扩大上下文窗口的因素。

总的来说，这场讨论反映了模型发展中的多种考量和挑战，包括技术能力、市场需求、成本效益等多方面的平衡。