[转载] [翻译]Greg Kamradt:使用长上下文回忆对GPT-4-128K进行压力测试

本文讨论了GPT-4-128K在长上下文回忆中的表现。研究结果显示,回忆性能在73K个标记以上开始下降,低回忆性与放置在文档深度7%-50%之间的事实相关,而放置在文档开头或后半部分的事实被更好地回忆起来。建议不保证事实检索,减少上下文以提高准确性,并考虑事实的位置。进一步的步骤包括使用sigmoid分布和键值检索。需要进行更多的测试来全面了解GPT4的能力。

[转载] [翻译]Greg Kamradt:大海捞针 - 压力测试大语言模型

本文讨论了Claude 2.1这个LLM模型在不同文档深度下回忆事实的性能。研究结果表明,文档的顶部和底部的事实被准确回忆,而在中间部分的性能下降。建议尝试使用提示和进行A/B测试以提高检索准确性,不要假设事实能够被保证检索,缩短上下文长度以提高准确性,并考虑事实在文档中的位置。该测试旨在了解LLM的性能,并将这些知识转化为实际应用案例。

[转载]一句话解锁100k+上下文大模型真实力,27分涨到98,GPT-4、Claude2.1适用

这篇文章介绍了一项关于大模型的极限测试,通过在回答开头添加特定提示语句,可以显著提高GPT-4和Claude2.1的表现。测试结果显示,大模型在寻找特定句子时存在困难,但通过这种方法可以解决。此外,月之暗面Kimi大模型团队也提出了不同的解决方案,并取得了良好的成绩。整个实验表明,大模型的性能受到一些限制,但通过适当的提示和调整,可以改善其表现。

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