一年前,开源大模型发展卡在推理环节,DeepSeek率先突破,改变了Meta一家独大的局面。但最新体验显示,开源界与头部闭源模型在长上下文注意力机制处理能力上仍存在显著差距,这一难题涉及工程实现、硬件限制或闭源团队的算法黑科技。文章深入探讨长上下文问题的根源,为开源生态提供技术洞察,并思考DeepSeek能否重现昔日辉煌,推动行业进步。
原文链接:Linux.do
一年前,开源大模型发展卡在推理环节,DeepSeek率先突破,改变了Meta一家独大的局面。但最新体验显示,开源界与头部闭源模型在长上下文注意力机制处理能力上仍存在显著差距,这一难题涉及工程实现、硬件限制或闭源团队的算法黑科技。文章深入探讨长上下文问题的根源,为开源生态提供技术洞察,并思考DeepSeek能否重现昔日辉煌,推动行业进步。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。