题目:Beyond the Limits: A Survey of Techniques to Extend the Context Length in Large Language Models 论文地址: (https://arxiv.org/pdf/2402.02244arxiv.org/pdf/2402.02244 1. Preliminary 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...
提问:在longcontext的继续训练中,短文本能力会损失,为什么?以及该怎么做,能补回模型的短文能力? 回答:1)只训练长文本的时候,短文本的能力会被遗忘。但由于长文本一般数据量不多,… swthe...发表于大模型面试... LLM系列-如何做好长文本大模型训练? 长文本能力是当前大模型领域的前沿热点。我们可以观察到市面...
对于long context推理来说,是一个值得期待的优化方向。
本文对基于Transformer的LLM模型架构的进展进行了全面的介绍。 论文:Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey地址:https://arxiv.org/pdf/2311.12351.pdf 介绍 近年来,利用深度学习的技术,特别是BERT、GPT系列等基于Transformer的模型大量涌现,NLP取得了显著进步,使...
Context length 对于RAG(检索增强生成)非常重要,而RAG已成为大语言模型行业应用场景的主要模式。具体来说,检索增强生成主要分为两个阶段:第 1 阶段:分块(也称为编制索引)chunking (also known as indexing)收集LLM使用的所有文档,将这些文档分成可以喂入大于模型,以生成嵌入的块,并将这些嵌入存储在向量数据...
《Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey》:...
Context length对于RAG(检索增强生成)非常重要,而RAG已成为大语言模型行业应用场景的主要模式。具体来说,检索增强生成主要分为两个阶段: 第1 阶段:分块(也称为编制索引)chunking(also known as indexing) 收集LLM使用的所有文档,将这些文档分成可以喂入大于模型,以生成嵌入的块,并将这些嵌入存储在向量数据库中。
Context length 对于RAG(检索增强生成)非常重要,而RAG已成为大语言模型行业应用场景的主要模式。具体来说,检索增强生成主要分为两个阶段: 第1 阶段:分块(也称为编制索引)chunking (also known as indexing) 收集LLM使用的所有文档,将这些文档分成可以喂入大于模型,以生成嵌入的块,并将这些嵌入存储在向量数据库中。
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Long Context L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models [Paper] Evaluation Paradigms Human-based Evaluation Self-Instruct: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions [Paper] LaMini-LM: A Diverse Herd of Distilled Models from Large-Scale Instructions [Pap...