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...
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:...
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...
【摘要】 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。
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 ...
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...
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 ...
▲ Parallel Context Window 首先确定 Context 的最大长度(图中为 6),然后每个 Context 的最后一个位置编码为,倒数第二个位置编码为,...,依此类推,这种编码方式我们称为“右对齐”(或者“左缩进”);另一边,对于 Task Tokens 部分(Prompt+ 生成内容),我们的位置编码是。
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...
Leaf-level communities. The element summaries of a leaf-level community (nodes, edges, covariates) are prioritized and then iteratively added to the LLM context window until the token limit is reached. The prioritization is as follows: for each community edge in decreasing order of combined source...