
成本降低90%!Claude上新Gemini同款提示词缓存,一次性记住整个代码库
成本降低90%!Claude上新Gemini同款提示词缓存,一次性记住整个代码库Claude深夜上新重磅功能——API长文本缓存。
Claude深夜上新重磅功能——API长文本缓存。
最近各家模型发的都挺勤,一会一个 SOTA,一会一个遥遥领先。
长文本处理能力对LLM的重要性是显而易见的。在2023年初,即便是当时最先进的GPT-3.5,其上下文长度也仅限于2k,然而今日,128k的上下文长度已经成为衡量模型技术先进性的重要标志之一。那你知道LLMs的长文本阅读能力如何评估吗?
关于长文本和 RAG 到底如何选择,一直有争论,从基模公司到应用开发者。 今天这篇文章,是来自基模公司月之暗面和中间层 Zilliz 的技术对话,值得一看。
跨GPU的注意力并行,最高提速8倍,支持512万序列长度推理。
在长文本理解能力这块,竟然没有一个大模型及格!
大型语言模型(LLM)往往会追求更长的「上下文窗口」,但由于微调成本高、长文本稀缺以及新token位置引入的灾难值(catastrophic values)等问题,目前模型的上下文窗口大多不超过128k个token
4 月 26 日,科大讯飞发布讯飞星火大模型 V3.5 的功能上新,其中一个重点就是面向用户各种场景中高效获取信息需求,发布首个长文本、长图文、长语音的大模型,能够支持文档、图文资料、会议录音等各种信息来源的快速理解和学习,还能够结合各种行业场景知识给出专业、准确回答。
这一次,大模型真的可以让人类解放双手了。
4 月 26 日,科大讯飞发布讯飞星火大模型 V3.5 的功能上新,其中一个重点就是面向用户各种场景中高效获取信息需求,发布首个长文本、长图文、长语音的大模型,能够支持文档、图文资料、会议录音等各种信息来源的快速理解和学习,还能够结合各种行业场景知识给出专业、准确回答。