原贴链接

帖子仅包含一个图片链接,无具体内容可翻译

讨论总结

这篇帖子围绕“100万标记上下文长度”展开讨论。其中涉及到不同模型下这个长度所需的内存,如LillyPlayer提到的不同版本模型对应的显存需求。也有人对标题内容是否为新消息进行交流,还有人对100万标记上下文长度本身的有效性、实用性、可操作性等表示疑问或好奇,例如有人质疑其中有多少是有效上下文,也有人想知道运行所需的显存。

主要观点

  1. 👍 不同模型的100万标记上下文长度需要大量显存
    • 支持理由:LillyPlayer给出了不同模型下的显存需求,如Qwen2.5 - 7B - Instruct - 1M至少需要120GB VRAM等。
    • 反对声音:无
  2. 🔥 对于普通设备而言,这些内存需求难以达到
    • 正方观点:xXPaTrIcKbUsTXx表示自己16GB内存和集成显卡的笔记本难以理解这个需求。
    • 反方观点:无
  3. 💡 使用量化可减少所需内存数量
    • 解释:toothpastespiders提到使用量化(quants)可以大幅减少所需内存数量并给出自己的测试例子。
  4. 💡 在普通设备上加载模型占用一定内存
    • 解释:Ambitious - Money5718给出自己256GB内存(非显存)的设备加载7B Q8模型的情况。
  5. 💡 模型参数内存需求存在理论计算,但实际可能因人而异
    • 解释:farox引用了关于单模型参数内存需求的话并表示可能因人而异。

金句与有趣评论

  1. “😂 My laptop with 16gb ram and integrated graphics just fainted comprehending this lol”
    • 亮点:生动地表达出普通设备面对这种内存需求的无力感。
  2. “🤔 Wasn’t this yesterday?”
    • 亮点:对标题内容是否是昨日已有提出疑问,开启新的讨论方向。
  3. “👀 1 million tokens = 700K Words or 2,000 pages or 10 small novels”
    • 亮点:将抽象的标记数量转化为大众容易理解的概念。
  4. “😎 Long Context can be absolutely useless, just being able to inference on 1M token means nothing.”
    • 亮点:对长上下文长度的价值提出不同看法。
  5. “🤨 It is crashing after 500k context length.”
    • 亮点:指出实际运行中存在的问题,与标题的100万标记上下文长度形成对比。

情感分析

总体情感倾向比较理性中立。主要分歧点在于对100万标记上下文长度的看法,有的看好它的潜力,有的则质疑其可用性。可能的原因是大家从不同的角度出发,如从技术实现的硬件基础、实际应用效果、测试范围等方面来考虑。

趋势与预测

  • 新兴话题:关于长上下文长度下复杂推理质量的更多探讨。
  • 潜在影响:如果长上下文长度技术发展成熟,可能会对人工智能相关领域如自然语言处理的性能提升有很大推动作用。

详细内容:

标题:关于 100 万 Token 上下文长度的热门讨论

在 Reddit 上,一个有关“1 Million Token Context Length 🔥”的帖子引起了众多网友的热烈讨论。该帖子包含了一张图片,但目前图片无法正常显示,截至目前,它已获得了众多的点赞和评论。

主要讨论方向围绕着不同设备运行 100 万 Token 上下文长度所需的硬件配置,包括内存(VRAM 和系统 RAM)以及运行效果等。

文章将要探讨的核心问题是:在实际应用中,运行这样的大规模上下文长度到底需要怎样的硬件条件,以及其效果是否能达到预期。

在讨论中,有人指出 Qwen2.5-7B-Instruct-1M 至少需要 120GB VRAM(总跨 GPU),Qwen2.5-14B-Instruct-1M 至少需要 320GB VRAM(总跨 GPU)。有用户分享道:“我的笔记本电脑只有 16GB 内存和集成显卡,看到这个直接晕了,哈哈。”还有用户说:“我的台式机有 28GB VRAM,直到昨天还对自己的‘大配置’挺满意,结果连 10 万的上下文窗口都没达到。”

有人提到通过使用量化可以大幅降低所需的硬件配置。比如,使用 14B 的 q6 量化和 q8 的 kv 缓存,能够在 24GB VRAM 内处理 74000 个 Token 的小说。

有用户尝试了相关模型并表示在 32000 个 Token 时效果非常连贯。但也有人反映在达到 500000 个 Token 上下文长度时会出现崩溃的情况。

对于运行 100 万 Token 上下文长度所需的内存配置,大家看法不一。有人好奇纯粹依靠 CPU 内存运行会怎样,有人认为会慢得要死。

总的来说,这次讨论展示了大家对新技术的期待和担忧,以及在实际应用中的各种探索和疑问。但究竟怎样的配置才能真正实现高效稳定的运行,还需要更多的实验和实践来验证。