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（仅为一个指向https://www.databricks.com/blog/long-context-rag-capabilities - openai - o1 - and - google - gemini的链接，无实质可翻译内容）

讨论总结

该讨论围绕OpenAI o1和Google Gemini的长上下文RAG能力展开。涉及到谷歌可能存在的独特优势，Gemini在处理中的谨慎表现及带来的失败、安全限制的可绕过性，还有对Gemini测试基准合理性的质疑，以及在扩展大型语言模型上下文方面的实验成果等内容。整体讨论氛围比较理性，大家基于技术角度分享不同的观点和发现。

主要观点

  1. 👍 谷歌拥有独特优势
    • 支持理由：superkido511指出只有谷歌有秘密优势，-Lousy认为与谷歌数据中心的TPU和环式注意力有关，az226提到谷歌工程师表示在长文本处理有突破等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Gemini过于谨慎，失败多源于拒绝回答
    • 正方观点：foreverNever22指出Gemini很多失败是拒绝回答，还列出安全评级相关内容。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 可通过某些方式绕过Gemini的安全限制
    • 解释：schlammsuhler提到付费可禁用安全限制，218 - 69指出有不付费的途径可规避。
  4. 💡 对Gemini 1.5 Flash的测试基准合理性存疑
    • 解释：ObnoxiouslyVivid对其100万上下文窗口与200万令牌的矛盾及是否测量正确内容表示怀疑。
  5. 💡 进行了扩展LLMs上下文的实验并取得成果
    • 解释：asankhs提到在optillm实现内存插件等操作，在FRAMES基准测试中有不错结果。

金句与有趣评论

  1. “😂 So only Google has the secret sauce”
    • 亮点：直接点明谷歌有独特之处。
  2. “🤔 Yeah and it seems they’ve trained Gemini to be overly cautious, almost all of it’s failures were refusals.”
    • 亮点：指出Gemini失败的一个可能原因。
  3. “👀 If you pay you can disable all safety.”
    • 亮点：揭示Gemini安全限制可通过付费绕过。
  4. “🤔 How did they get Gemini 1.5 Flash to 2 million tokens? It only has 1 million context window.”
    • 亮点：对Gemini 1.5 Flash的测试数据提出疑问。
  5. “💪 在optillm（https://github.com/codelion/optillm）我们实现内存插件作为模型的短期内存。”
    • 亮点：介绍了扩展模型上下文实验中的关键操作。

情感分析

总体情感倾向较为中性客观。主要分歧点较少，主要集中在对Gemini不同的看法上，例如其是否真的有独特优势、是否过于谨慎等。可能的原因是大家基于技术层面进行讨论，且没有涉及到强烈的个人情感或者利益相关的因素。

趋势与预测

  • 新兴话题：扩展LLMs上下文实验的进一步发展及应用。
  • 潜在影响：对大型语言模型性能提升方面的研究有推动作用，可能促使更多人关注模型在长文本处理方面的能力优化。

详细内容：

标题：OpenAI o1 和 Google Gemini 的长上下文 RAG 能力引发热议

在 Reddit 上，一篇关于“OpenAI o1 和 Google Gemini 的长上下文 RAG 能力”的帖子引发了众多关注。该帖子包含链接：https://www.databricks.com/blog/long-context-rag-capabilities-openai-o1-and-google-gemini ，吸引了大量网友参与讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为只有 Google 掌握了关键秘诀。还有人指出 Gemini 似乎被训练得过于谨慎，很多时候的失败都是直接拒绝。有人表示付费就可以解除所有的安全限制，而另有人称根本无需付费，比如通过 https://aistudio.google.com/ ，Exp 模型也没有速率限制。有人认为 Google 的秘诀在于其数据中心里大量的 TPUs 以及使用环注意力对整个上下文进行“完整”关注。也有人提到 Google 工程师的确在长上下文方面有了突破，同时有其他产品也声称在长上下文方面有重大突破。

有用户分享了个人经历和案例，比如有人在 optillm（https://github.com/codelion/optillm）中实现了内存插件作为短期内存供模型使用，通过分块处理无界上下文并做“笔记”用于回答原始查询，在大型上下文基准测试中取得了不错的结果，甚至能够与 Gemini 1.5 相媲美。

这场讨论中，各方观点激烈交锋，有人对 Google 的技术突破表示赞叹，也有人对其模型的限制提出质疑。但大家普遍认为，在长上下文处理能力方面的探索和创新具有重要意义。

未来，随着技术的不断发展，我们期待看到更多关于长上下文处理的突破和创新，为人工智能的发展带来更多可能。