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张小明 2026/1/11 4:10:03
个人手机网站大全,北京网站备案号查询,济南天桥区做网站的,天津seo推广简介 C3级联架构通过小模型压缩长上下文为潜在token#xff0c;大模型解码处理#xff0c;实现20倍压缩比下98%的准确率和40倍压缩比下93%的准确率#xff0c;远超视觉压缩方案。该方法在文本原生表示上操作#xff0c;避免了模态转换损耗#xff0c;验证了自然语言的高冗…简介C3级联架构通过小模型压缩长上下文为潜在token大模型解码处理实现20倍压缩比下98%的准确率和40倍压缩比下93%的准确率远超视觉压缩方案。该方法在文本原生表示上操作避免了模态转换损耗验证了自然语言的高冗余性为LLM处理长文本提供了更高效路径。20倍压缩比下98%解码准确率40倍压缩比下还能保持93%。而对比组DeepSeek-OCR在20倍压缩下只有约60%的准确率。这差距是压倒性的。2025年LLM最头疼的问题之一就是长上下文处理。百万级token的输入不是什么稀罕事了——让Claude读一本书让GPT分析几十个文件动不动就是几十万token。所以业界一直在找各种办法压缩上下文。主流方案就那么几种1. 稀疏注意力只attend部分token像Longformer、BigBird那套2. KV Cache压缩把缓存里的key-value做量化或淘汰3. Prompt压缩用小模型把长文本摘要成短的再喂给大模型4. 光学压缩就类似于DeepSeek-OCR那种把文本渲染成图片再用视觉编码器压缩C3走的是第三条路但玩法不太一样。一、C3的核心思路——级联架构Prompt压缩有个问题压缩和解码用的通常是同一个或类似规模的模型这就导致压缩效率上不去——因为小模型压缩能力有限大模型压缩又太贵。C3就想了个办法让小模型专门干压缩大模型专门干解码。第一阶段用一个小LLM作为压缩器把长上下文压缩成一组****潜在token数量可以是32个或64个。第二阶段用一个大LLM作为解码器在这些压缩后的潜在token上执行任务。为什么这样设计有效我理解的核心原因是压缩和理解是两种不同的能力。压缩需要的是信息提取和编码能力——识别什么重要、什么冗余、如何用更少的表示保留语义。这个任务对模型智商要求没那么高但对效率要求很高。而理解和推理需要的是深度语义建模能力——理解压缩后的表示、结合任务需求做推理。这个对模型能力要求高但输入已经被压缩过了计算量可控。用小模型干前者、大模型干后者充分利用其特性。毕竟分而治之永远是复杂问题的最佳解法嘛。二、视觉压缩为什么干不过纯文本DeepSeek-OCR咋啦DeepSeek的视觉压缩方案思路是把文本渲染成图片然后用视觉编码器压缩就类似于我们的图像处理方式扫一眼脑子里只会留一个大概印象。但数据是同样20倍压缩视觉方案只有约60%准确率C3有98%。我仔细想了想为什么觉得根本原因在于信息的原生表示问题。文本的信息是离散的、符号化的。每个token都有明确的语义边界词和词之间的关系是结构化的。当你在文本域内做压缩时你操作的对象就是这些语义单元本身。一旦渲染成图片信息就被摊平成了连续的像素矩阵。原本清晰的词边界、语法结构全变成了空间位置关系。视觉编码器得先把这些像素重新解码成语义再做压缩。这相当于先把结构化数据序列化成字节流再从字节流重建结构——必然有损。还有就是视觉编码器的训练目标是理解自然图像——光影、纹理、物体边界这些东西。你让它去理解文字的截图就有点强行让工具干不擅长的活。还有个容易被忽略的小点像字体、字号、行距这些视觉属性会占用编码容量但对语义理解毫无贡献。同样一句话用宋体渲染和用黑体渲染视觉编码器会产生不同的表示但语义完全一样。这就是白白浪费的信息带宽当然这我没有试验过只是一点个人猜想。所以C3的纯文本路线本质上是在信息的原生表示上做压缩没有模态转换的开销。这也解释了为什么效果差那么多——不是视觉方案做得不好而是这条路本身就有天花板。32/64个latent token到底够不够这是我看论文时最好奇的点。假设原文有1000个token压缩到32个latent token压缩比是31.25倍。这意味着平均每个latent token要表示31个原始token的信息。这可能吗从信息论的角度来说取决于原文的冗余度和latent token的表示容量。可自然语言是高度冗余的。我说白了我这话白说了废话文学也是被玩出了花样。而且LLM的embedding维度通常在千维以上一个token的表示容量是很大的。所以理论上如果训练得当32个4096维的向量确实可以编码相当丰富的语义信息。但这里有个关键假设压缩模型和解码模型需要能说同一种语言。也就是说小模型生成的latent token大模型必须能准确理解。这就需要两个模型之间有良好的对齐。论文没有详细展开这部分的训练细节但我猜应该是端到端训练或者至少有专门的对齐阶段。如果真的是这样那也会带来一个问题——压缩器和解码器是耦合的不能随便替换。你不能拿C3训练的压缩器去配一个没见过的解码模型效果大概率会崩。三、最后的一点想法最后扯远一点。看到C3这种工作我又想起一个老话题LLM的未来到底是更大的窗口还是更聪明的压缩OpenAI窗口越开越大从4K到128K到1M。Google的Gemini Pro支持百万token。但这条路有物理极限——Attention的计算复杂度、显存容量、训练数据分布…不可能无限扩展。另一条路就是压缩——不管你输入多长我都给你压成固定长度来处理。这其实更接近人脑的工作方式。人读一本书不会记住每一个字而是提取关键信息形成理解。需要的时候再回去查原文细节。C3的工作某种程度上是在探索这条路的可行性。40倍压缩还能保持93%准确率说明文本确实存在大量可压缩的冗余。上下文压缩这条路远没有走到头。我们一直在追求更长的上下文窗口从4K到128K到1M仿佛这是唯一的出路。但C3告诉我们另一个事实自然语言的冗余度高到离谱高到你可以把它压缩40倍还能保住九成以上的核心语义。理论上英语每个字母只有约1比特的信息量剩下的都是可预测的冗余。C3某种程度上是在用神经网络的方式重新验证这个半个世纪前的信息论结论。到头来光学压缩绕了一大圈效果反而不如老老实实在文本域里做。有时候最直接的路就是最好的路。四、如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
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