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...
LongLoRA是一种基于fine-tune来扩展context长度的方案。经过Shifted Sparse Attention微调的模型在推理时保留了原始的标准自注意力架构。这意味着在推理阶段,模型可以使用未修改的注意力机制,从而使得大部分现有的优化和基础设施可以重用。 S^2-Attn 通过将上下文长度分成多个组,并在每个组内单独进行注意力计算,从而减少...
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...
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...
Long-Context下LLM模型架构全面介绍 深度学习自然语言处理原创 作者:cola 随着ChatGPT的快速发展,基于Transformer的大型语言模型(LLM)为人工通用智能(AGI)铺平了一条革命性的道路,并已应用于知识库、人机界面和动态代理等不同领域。然而,存在一个普遍的限制:当前许多LLM受资源限制,主要是在较短的文本上进行预训练,使...
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...
对于如何输入长文本给大模型,论文Retrieval Augmented Generation or Long-Context LLMs?比较了 RAG(Retrieval Augmented Generation) 和支持较长文本输入的 LLM,给出了比较明确的结论:在资源足够的情况下,使用 LLM 的性能优于 RAG。 LLM 的输入长度限制
Figure 1: While long-context LLMs (LC) surpass RAG in long-context understanding, RAG is significantly more cost-efficient. Our approach, SELF-ROUTE, com-bining RAG and LC, achieves comparable performance to LC at a much lower cost.图1:虽然长上下文LLMs(LC)在长上下文理解方面超越了RAG,但RAG...
《Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey》：...
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...