long context,长上下文技术通过增加模型直接处理的文本长度来维持更多的上下文信息,需要通过模型训练来逐步拉升大模型能够接纳的输入文本长度。一般来说,把接受4K-8K输入token的LLM,算作普通的LLM。能够接受10K~200K甚至数百万的LLM,叫做长上下文大模型。 为什么需要long-context LLM?在许多现实场景中,例如文档摘要和多回...
LLM中Long Context技术解析 Jarlene it65 人赞同了该文章 目录 收起 基于位置编码的外推技术 PI( Positional Interpolation) NTK-Aware-Scaled-RoPE NTK-ALIBI YaRN Resonance RoPE 基于Attention修改外推技术 StreamLLM LM-Infinite SirLLM Sparase-Q Dynamic Memory Compression LongLoRA Self-Extend Dual ...
ETC和LongT5也采用了类似的全局-局部注意力机制,显式或隐式地构建辅助全局tokens来表示全局注意力的分割信息,而只对源tokens应用局部注意力。另一种有趣的全局token技术来自最近的streamLLM,他们观察到不仅在推理期间保持初始token的KV可以在很大程度上恢复滑动窗口注意力的性能,而且在预训练期间添加占位符token也可以进...
ETC和LongT5也采用了类似的全局-局部注意力机制,显式或隐式地构建辅助全局tokens来表示全局注意力的分割信息,而只对源tokens应用局部注意力。另一种有趣的全局token技术来自最近的streamLLM,他们观察到不仅在推理期间保持初始token的KV可以在很大程度上恢复滑动窗口注意力的性能,而且在预训练期间添加占位符token也可以进...
目前大部分模型都是基于Causal Decoder,但为什么比其他架构好,缺乏理论支撑。Long Context目前是基于Transformer结果模型的一大缺点,受限于较长时间和内存的资源需求。LLM能编码Long Context的能力称为extrapolation capability。 推荐阅读 模型训练 GPT-4相关技术
LLMs之Long-Context :《Training-Free Long-Context Scaling of Large Language Models大型语言模型中无训练法实现长上下文扩展》翻译与解读 导读:这是一篇关于无需训练即可扩展大语言模型(LLMs)上下文窗口的研究。 背景痛点:现有大型语言模型在处理长上下文时性能会显著下降,超出预训练长度后会快速退化。通过对模型进行...
(c)剩下的benchmark则偏垂直一些,分别包含了Code,Math,Reasoning,Tool use,Long context,Multilingual,可参见报告原文。 补充:上述评估集既然都有overfit和leaking的风险,那还有没有其他的benchmark呢?当然,比如LiveBench这种monthly更新的benchmark,LiveBench[2]。不过,天底下是没有完美...
长文本（Long-context）大模型性能的优劣，在很大程度上取决于其能否全面理解长上下文场景下的复杂信息。然而，现有的合成有监督微调（SFT）数据由于缺少人类核验，往往会影响长文本大模型的性能，导致 SFT 模型存在固有的缺陷，如幻觉和无法充分利用上下文信息等。原则上，通过适当的奖励信号进行强化学习已被证明能有效地...
其中,在大语言模型方面,《生成式AI》认为,2024年中国将出现比肩GPT-4的多语言通用大模型;超长上下文(Long Context)将引领下一次LLM技术突破;在出现更有前景的大语言模型之前,为实现垂直领域更好的效果,以下三种方式将共存:第一,在不改变数据分布的情况下,利用更多通用数据进行通用大模型预训练,不特别引入行业数据;第...
例如,在LongBench评估中,CLEX的表现与NTK(Neural Tangent Kernel)和YaRN(Yet another Retrieval Network)相当,显示出其在处理32K上下文长度时的有效性。CLEX通过精确的注意力机制,能够在长文本中有效地检索信息,在“针在干草堆中”的任务中,CLEX的表现优于许多近似注意力方法,这表明其在长上下文建模中的重要性。