原贴链接

无（仅一个图片链接，无法进行有效内容翻译）

讨论总结

本讨论围绕LLM长上下文性能展开。大家对相关的基准测试、模型表现等发表看法，包括对新基准NoLiMa的评价，对不同模型在长上下文性能表现的疑惑、质疑、期待等，整体氛围偏向于积极探讨问题。

主要观点

  1. 👍 常见的“所有基准测试都趋于饱和”的说法不成立
    • 支持理由：jd_3d指出在32k上下文的单步推理中，所有模型性能大幅下降，表明基准测试并未饱和。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 长文本语境下维持能力可能需要新架构
    • 正方观点：jaundiced_baboon认为长文本任务中性能下降幅度大，需要新架构维持稳健能力。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 LLM长文本处理性能差的数据比标题显示得更严重
    • 解释：评论者指出像Llama 3.3 70b在长文本处理时性能有限，实际情况比标题所展示更严峻。
  4. 💡 希望对Gemini 2.0 - flash/pro和Qwen 2.5 1M进行长语境测试
    • 解释：SummonerOne希望测试新模型，且期待新模型在长语境下性能下降幅度小。
  5. 💡 NoLiMa基准测试比RULER更难且更适合长文本
    • 解释：jd_3d以llama3.1 - 70B为例对比二者在32k上下文时的准确率，表明NoLiMa更难更适合。

金句与有趣评论

  1. “😂 The common narrative that ‘all benchmarks are saturating’ is simply untrue.”
    • 亮点：直接反驳常见说法，是讨论中的关键论点。
  2. “🤔 I suspect that maintaining robust capabilities at long context will require a new architecture.”
    • 亮点：提出长文本语境下维持能力的新思路。
  3. “👀 Man, the numbers are starker than the title suggests.”
    • 亮点：强调LLM长文本处理性能差的实际严重性。
  4. “😂 I have heard good things about Flash - 2.0 for handling long context windows.”
    • 亮点：提供关于Flash - 2.0处理长语境窗口的正面信息。
  5. “🤔 I would hope to see the drop - off not be as steep compared to these models.”
    • 亮点：表达对新模型在长语境下性能的期待。

情感分析

总体情感倾向为积极探讨。主要分歧点在于对不同基准测试的评价以及对模型性能的看法。可能的原因是大家基于不同的模型使用经验、对不同测试的理解以及对未来模型发展的预期有所不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：新模型（如Gemini 2.0 - flash/pro和Qwen 2.5 1M）在长语境下的性能表现可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：有助于推动LLM在长文本处理方面的改进和发展，对相关的自然语言处理研究和应用产生影响。

详细内容：

标题：Reddit 热议新基准测试揭示 LLM 长上下文性能困境

近日，Reddit 上一篇关于“ NoLiMa: Long-Context Evaluation Beyond Literal Matching ”的帖子引发了广泛关注。该帖子指出，这一新的基准测试表明所有模型在 32k 上下文时性能都大幅下降，凸显了 LLM 在长上下文处理方面的不足。此贴获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出，常见的“所有基准测试都已饱和”的说法并不准确，长上下文性能对于代理任务非常重要，比如有用户分享自己作为软件工程师的经历，认为在特定任务中，rag + 较小的上下文可能比在单个请求中添加整个文档和代码库更重要。 也有人认为，当前模型在长上下文任务中的性能降级令人震惊，如 o1 在 32k 时的表现仅为 31.1%。 还有用户提到，解决长上下文问题存在诸多挑战，比如搜索方式、计算资源限制、模型内部维度等。 一些用户对不同模型的表现进行了探讨，如认为 Claude Sonnet 在某些方面表现不佳，而 o3 - mini 的性能比 o1 还差。

在讨论中，各方观点存在分歧。有人认为可以通过强化训练或新的架构来改善长上下文性能；也有人认为这是由于模型本身的限制，短期内难以解决。

总之，这次关于 LLM 长上下文性能的讨论十分热烈，让人们对这一问题有了更深入的思考，也期待未来能有更好的解决方案。