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上下文长度支持多达128K个标记并且能够生成多达8K个标记。（更多信息可查看https://qwen.readthedocs.io/en/latest/）

讨论总结

这个讨论主要围绕Qwen 2.5支持128k上下文长度但输出最多8k的情况展开。大家从不同角度探讨了这一现象，包括模型连贯性、训练、评估、输出限制的可能原因，还涉及到与其他模型（如Gemini、GPT - 4o）类似情况的类比，以及一些技术层面关于输入输出长度的疑问等内容，整体氛围是理性地分享观点和知识。

主要观点

  1. 👍 大型语言模型难以保持连贯性
    • 支持理由：KL_GPU指出It’s difficult for llms to mantain coherence。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 输出限制并非模型固有，和评估/强化过程有关
    • 正方观点：eiva - 01认为I don’t think it’s correct. The output limit is not inherent to the model。
    • 反方观点：无
  3. 💡 模型生成长且连贯的响应需要训练
    • 解释：DFructonucleotide指出模型不自动知道如何产生长且连贯的响应，你必须训练它这样做。
  4. 💡 多数SFT数据集缺少长响应数据
    • 解释：DFructonucleotide提到多数SFT数据集不包含非常长的响应，因为用户很少专门要求长输出。
  5. 💡 手动构建长响应数据集困难且昂贵
    • 解释：DFructonucleotide表示相信大多数前沿的后训练实验室都知道这种情况，但手动构建长响应数据集非常困难且昂贵。

金句与有趣评论

  1. “😂KL_GPU：It’s difficult for llms to mantain coherence, and training to mantain it means lower benchmark in comparison”
    • 亮点：阐述了大型语言模型保持连贯性与基准测试表现之间的关系。
  2. “🤔eiva - 01：I don’t think it’s correct. The output limit is not inherent to the model”
    • 亮点：对输出限制是否为模型固有提出不同看法。
  3. “👀DFructonucleotide：模型不自动知道如何产生长且连贯的响应，你必须训练它这样做”
    • 亮点：指出模型长且连贯响应需要训练这一关键信息。
  4. “👀well…. gemini exp 1206 has 2M context length but 8k output”
    • 亮点：提供了Gemini exp 1206的上下文长度与输出情况，用于类比Qwen 2.5的情况。
  5. “🤔I hadn’t noticed this before, I just checked gpt - 4o and it also only supports 16k output?”
    • 亮点：发现GPT - 4o存在类似的输出限制情况。

情感分析

总体情感倾向较为中性，大家更多是在理性探讨技术问题。主要分歧点在于输出限制是模型固有还是与评估/强化过程有关，以及对于8k输出量是否足够等问题。可能的原因是不同的使用场景、技术理解深度以及个人经验等因素导致大家观点存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：o1 - like机制如何具体使模型学会延长思考链以及RLAIF的转化能力可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对模型训练尤其是长输出相关的训练方面可能会有启发，在提高模型连贯性和优化输出长度设置等方面可能会有一定的推动作用。

详细内容：

《关于 Qwen 2.5 上下文长度与输出长度限制的热门讨论》

在 Reddit 上，一则关于“为什么 Qwen 2.5 支持 128k 上下文长度，但输出仅支持最多 8k？”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。讨论主要围绕模型输出长度限制的原因展开。

讨论焦点与观点分析： 有人认为，对于大语言模型来说，维持长输出的一致性很困难，过长的输出训练会导致基准降低。但也有人表示不认同，认为输出限制并非模型固有，只要不超过上下文限制就可以持续生成，输出限制更多是与评估和强化过程有关，较长的响应评估成本更高，所以需要决定愿意测试的响应长度。

还有人指出，模型并非自动知道如何产生长且连贯的响应，需要专门训练。大多数 SFT 数据集不包含很长的响应，手动构建长响应数据集既困难又昂贵。有人提出疑问，具体什么是 o1 - 样的机制。

有人分享自己的经验，称在实际使用中，大语言模型往往在达到最大输出长度之前就会出现响应质量下降等问题。但也有人认为 8k 输出长度对于很多实际用例来说是不够的，比如长代码生成、长文档生成等。

有人认为，输出长度的限制可能就像老师规定写作文的字数，不同的长度会导致写作风格和思考方式的不同。

总的来说，对于 Qwen 2.5 输出长度限制的原因，大家众说纷纭，尚未形成统一的结论。但这些讨论为我们更深入地理解语言模型的工作机制提供了丰富的视角。