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讨论总结

此讨论围绕大规模上下文窗口如何改变人工智能领域（llmscape）展开。评论者们从不同角度发表观点，包括对模型能否本地运行、项目是否存在夸大宣传、模型的实际成果与宣称是否匹配等表示怀疑，也有人对人类记忆与人工智能模型的关系进行探讨，还涉及Gemini模型在上下文窗口调整方面的争议等，整体氛围充满争议和质疑。

主要观点

  1. 👍 对项目是否夸大宣传表示怀疑
    • 支持理由：如segalord认为这大多是营销噱头，没有实际成果展示；ihexx指出之前模型达不到gpt - 4水平且不能本地运行，存在夸大宣传、无实际验证等问题。
    • 反对声音：innerfear提到项目已经筹集大量资金且有知名投资者，反驳不是噱头。
  2. 🔥 对模型能否本地运行存在疑问并指出相关问题
    • 正方观点：cr0wburn询问是否能在本地运行，多人参与讨论运行模型可能对设备资源要求很高。
    • 反方观点：无（主要是提出疑问和指出问题）。
  3. 💡 认为大规模上下文窗口若无内容填充则无帮助
    • 解释：评论者指出仅拥有大规模的上下文窗口是不够的，如果不填充内容就没有帮助，还强调需要更易获取的本地集成以便大型语言模型（LLMs）获取相关文档或搜索结果。
  4. 👎 认为Gemini模型为获更好基准测试分数缩小上下文窗口
    • 支持理由：estebansaa表示Gemini模型大幅缩小上下文窗口以在基准测试中获得更好分数，且维持模型在这些上下文窗口中的智商似乎非常困难。
    • 反对声音：_yustaguy_认为没有证据表明这种情况，可能是为节省计算资源。
  5. 🤔 倾向于更好更易的模型训练方式而非更大的上下文窗口
    • 解释：Psychedelic_Traveler表示相比于更大的上下文窗口，实际上更倾向于有更好、更简便的模型训练方式，不过也存在不同需求的声音。

金句与有趣评论

  1. “😂 synth_mania: Peddling big claims with no 3rd party validation to investors sure seems profitable for y’all”
    • 亮点：以一种调侃的方式表达对项目夸大宣传且缺乏验证的看法。
  2. “🤔 innerfear: Ok…and context window is king, Gemini has 1m[ "We’ve raised a total of $515M, including a recent investment of $320 million from new investors Eric Schmidt, Jane Street, Sequoia, Atlassian, among others, and existing investors Nat Friedman & Daniel Gross, Elad Gil, and CapitalG."](https://magic.dev/blog/100m - token - context - windows)”
    • 亮点：通过提及项目筹集资金和投资者来反驳项目是营销噱头的观点。
  3. “👀 DeProgrammer99: I said it that way on purpose trying to be funny, but… 10 things. The common claim is you can keep "7 ± 2 things" in your working memory, but a "thing" might be a concept, a feeling, a vague shape, a meaningless single digit, a sequence of digits you have assigned meaning to, etc.”
    • 亮点：形象地解释了人类工作记忆中能容纳的事物概念。
  4. “😉 SomeOddCodeGuy: If I load a 70b with 100m context on my Mac Studio and send it a query now, I should get my response some time in 2027.”
    • 亮点：幽默地调侃了在Mac Studio上运行大模型可能需要很久才有响应。
  5. “💥 estebansaa：The newest Gemini model significantly reduced the context window to get better scores on benchs.”
    • 亮点：直接指出Gemini模型缩小上下文窗口获取更好分数的现象。

情感分析

总体情感倾向偏质疑和争议。主要分歧点在于对大规模上下文窗口相关项目的看法，一方认为可能是营销噱头、存在夸大宣传、实际成果与宣称不符等问题，另一方则会用筹集资金、知名投资者等因素来反驳。可能的原因是大家从不同的角度看待这个项目，如从技术实际应用、商业运作、投资价值等不同视角出发，且对人工智能技术的发展预期和理解存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：创建具有“液体上下文窗口”和“自适应智能缩放”功能的大型语言模型（LLM）这一设想可能引发后续讨论，还有关于模型在不同上下文窗口下的智能表现以及如何平衡上下文窗口和模型智能性的话题。
  • 潜在影响：如果关于大规模上下文窗口的研究存在夸大宣传等问题被证实，可能会影响投资者对相关人工智能项目的信心；而如果相关技术能够突破质疑并成功发展，可能会对人工智能领域的发展方向和技术应用产生重大影响，如改变模型训练方式、提升人工智能的性能等。

详细内容：

标题：关于大规模上下文窗口能否改变 LLM 格局的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于 Magic 团队在超长上下文窗口（100M Token Context Windows）方面研究进展的帖子引起了广泛关注。该帖子包含一张介绍相关研究的图片，获得了众多的点赞和评论。讨论主要围绕着这一技术的真实性、实用性以及对行业的潜在影响展开。

讨论焦点与观点分析：

有人认为这可能只是营销手段，比如指出 Magic 团队此前就有类似但未被证实的宣称，且其模型无法达到 GPT-4 水平，还不能本地运行，所以未受关注。有人幽默地表示，如果在自己的 Mac Studio 上加载具有 100m 上下文的 70b 并发送查询，可能要到 2027 年才能得到回复。还有人提出，对于普通用户而言，是否需要如此大规模的上下文窗口值得怀疑，99%的人在 200k 以下就足够了。

有人从专业角度进行分析，认为虽然人类大脑的信息编码能力有限，但输入途径多样，状态保持激活后的情况要复杂得多。也有人认为人类在“大海捞针”任务中无法在相同时间内胜过 LLM。

有观点认为大规模上下文窗口如果未被充分填充也无用，需要更便捷的本地集成让 LLM 获取相关文档和搜索结果。还有人对该技术的实现和实际效果表示怀疑，比如新的 Gemini 模型降低了上下文窗口，以及很多模型在其宣称的上下文窗口大小下并不能达到可接受的性能。

共识方面，大家普遍对这一技术的实际应用和效果持谨慎态度。独特的观点如有人期待出现具有“液体上下文窗口”和“自适应智能缩放”的 LLM。

总之，关于 Magic 团队的这一研究进展，Reddit 上的讨论充满了质疑、期待和专业分析，大家都在思考这一技术能否真正改变 LLM 的格局。