从跑分图来看,其他方面算是中规中矩。但MRCR这项测试,也就是上下文长度测试,似乎表现出了惊人的统治力,跟其他开源模型拉开了一大截,仅略逊于Gemini2.5Pro。。 首先,MiniMax采用了一种叫“闪电注意力”的机制。其实也不算什么新机制,算一种传统注意力机制的优化版。简单来说就是让模型在处理数据时,需要读写的次数更少,因此大大提升了模型的效率,“闪电“这名字当然也是这么来的。 所以MiniMax提出了一种叫CISPO的新算法,解决方法是,稍微调低一点这些词的“影响力”,这样既能让 AI 学到关键的推理思路,又不会因为这些语气词而干扰整个训练过程。 之前,我们要测试模型的上下文长度,使用的招数叫“大海捞针”。也就是往一本书的文本里塞一条特殊的信息,比如“差评前沿部牛大了”。 所以,这测试不仅考验它能不能在信息海洋里捞到针,还要看它能不能在捞针的时候不被冗余信息冲昏头脑,可以说是非常难了。 世超也简单做了个测试。我下载了个txt版本的电子书,赫尔曼·梅尔维尔的《白鲸记》,约20万个单词。然后在里面偷偷加了句话:世超吃了生蚝后掉进了泥里。 而Gemini,则是精准说出了这句话所在的位置,第135章,而且速度也更快,甚至还识别出这句话是我自己加上去的,因为它说和上下文并无关联。。只能说不愧是第一名。 从这次发布来看,MiniMax的确还在搞自己的新东西,前一阵还发了自己的声音模型,效果也很不错,有以假乱真之势,感兴趣的差友也可以去试试。 最后提一句,MiniMax在发布M1推理模型的同时,还宣布了为期五天的连更计划,也就是说,这周每天晚上都能享受到一款新模型。不知道大的还在不在后面?还真让人有点期待了。
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📸 蔡佳林记者 赵燕祥 摄
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📸 雷月环记者 宋恒山 摄
🔥 不过,这篇论文后来被 ICCV2023 接收,其提出的 DiTs) 模型为扩散模型与 Transformer 结合的研究提供了重要参考,也被认为是 OpenAI 的 Sora 模型背后的核心技术之一。床上108种插杆方式