context window,即LLM所允许的“输入+输出”(Prompt+Completion)最大tokens长度限制。 常见的开源模型,这一数值通常为2k、4k;常见的闭源模型,往往能够达到更大的数值,如GPT-3.5-turbo支持16k,GPT-4支持128k,而Claude 2.1则支持200k。尽管如此,我们依然可以隐隐感觉到,提升context window的大小,在目前的技术范式下(以...
在大型语言模型(LLM)中,“上下文窗口”(Context Window)是一个核心概念,对模型的性能和应用范围有着重要影响。本文将详细探讨上下文窗口的定义、作用、局限性以及如何优化和利用这一概念。 一、上下文窗口的定义 上下文窗口指的是在自然语言处理(NLP)任务中,模型在处理一个特定输入时所考虑的上下文信息的范围。具体来...
Context Window是指LLM能够考虑的上下文的最大长度,一般以token为单位。 Context Window不光限制LLM一次能够理解的信息的最大量,也需要保持生成文本长度也能被放入Context Window才能做到尽量准确的生成,否则生成的文本的后端可能就无法考虑到输入context前部的信息。 目前常见LLM的Context Window规模如下: GPT-3.5-turbo:...
正如现代计算机具有RAM和文件访问权限一样,LLM也有一个Context Window,可以加载从多个数据源检索到的信息...
Large context window is a desirable feature in large language models (LLMs). However, due to high fine-tuning costs, scarcity of long texts, and catastrophic values introduced by new token positions, current extended context windows are limited to around 128k tokens. This paper ...
一个LLM要能用于开发范式中,必须要求它有某种程度的涌现能力(emergent behavior),比如规划(plan)能力,逻辑能力,in context learning能力,等等。否则,它掌控不了这么多agents组成的应用。 围绕大模型的开发范式就在我们面前,谁先掌握它,谁就得先机。重要的事情再说一遍: ...
1. 权重平均和模型融合可将多个 LLM 组合成单个更好的模型,并且这个新模型还没有传统集成方法的典型缺陷,比如更高的资源需求。 2. 代理调优(proxy-tuning)技术可通过使用两个小型 LLM 来提升已有大型 LLM 的性能,这个过程无需改变大模型的权重。 3. 通过将多个小型模块组合起来创建混合专家模型,可让所得 LLM ...
采用RAG架构的LLM应用,除了能够破解prompt learning受限context window的问题,它还有以下好处: 1)它能够基于这种模式,尽量减少大模型幻觉带来的问题。 2)它减少了为了微调而准备问答对(带标记的样本数据),大大减少了复杂度。 3)prompt的构造过程,给了我们很大的操作空间,对于我们后续干预模型效果,完成特定业务需求提供...
2.上下文窗口扩展(Context Window Extension):该方法实打实地去扩大LLM的上下文窗口长度,也就是序列长度。因为Attention的计算量和内存需求都随着序列长度增加而成平方增长,所以增加序列长度很难,一些实现方法包括:训练时用FlashAttention等工程优化,以打破内存墙的限制,或者一些approximate attention方法,比如Longformer这种Windo...
第三个问题是长度限制 context window。超过解析长度,它就会报错。 这三个问题会严重影响大语言模型的企业应用。 学术界测评与工业场景下的鸿沟 市面上有很多大模型,国外有GPT 3、3.5、4, Anthropic做了Claude,有Cohere,有llama 2、Meta,国内也基本上每家都有。AI从业者主要分以下几层,最底层肯定是做大模型的,...