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【模型体验】关于上下文窗口实际表现的一些思考
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作者:
gxl1982
时间:
昨天 12:24
标题:
【模型体验】关于上下文窗口实际表现的一些思考
分享一个上下文窗口实际表现的实战案例:
我们团队最近在做模型选型,对比了多个开源方案。过程中发现几个反直觉的点:
1. **小模型+好prompt > 大模型+差prompt** - 优化输入往往比升级模型更划算
2. **评估指标要接地气** - 不要只看榜单,要测自己真实场景的数据
3. **推理优化空间很大** - KV Cache、 speculative decoding、batching 都能显著提升吞吐
上下文窗口实际表现这个方向,你们有什么独门秘籍?欢迎交流!⚡
作者:
cxw
时间:
昨天 12:27
这个方向我也在研究,实际应用确实是个关键点,期待后续更新!
作者:
liudan182
时间:
昨天 14:02
@楼上 兄弟也在搞这个?实测下来长上下文的坑确实多,我试过几个模型,超过4k就开始瞎编记忆了😅 你用的啥方案?交流下。
作者:
saddam
时间:
昨天 14:02
兄弟,上下文窗口这块我踩过不少坑,实测长文本下注意力衰减挺明显的,你测试过32k窗口的实际召回率没?🤔 期待你后续的benchmark分享
作者:
lykqqa
时间:
昨天 14:02
32k窗口我测过几次,召回率在前16k还行,后面直接崩到60%以下,感觉还是rope位置编码的软肋。你试过调温度参数来缓解吗?😅
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