LongLoRA Self-Extend Dual Chunk Attention Infini-attention 基于Memory机制外推技术 InfLLM RMT 总结 外推技术指的是LLM预训练时候的Context长度为n,在预测的时候为m(m>>n),需要保证模型性能。总结起来外推技术包括三类:(1)基于位置编码的外推技术;(2)基于Attention修改外推技术;(3)基于Memory机制外推技术。
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...
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...
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...
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...
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...
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
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...
Long-context LLMs Struggle with Long In-context Learning 相关链接:arXiv 关键字:LLM、long in-context learning、evaluation、benchmark 摘要 大型语言模型(LLMs)在处理超过32K个token的长序列方面取得了显著进展。然而,它们的性能评估主要局限于诸如困惑度和合成任务等指标,这些指标可能无法充分捕捉它们在更微妙、现...
2.4 ChatQA 2: Bridging the Gap to Proprietary LLMs in Long Context and RAG Capabilities 本研究提出了一种名为 ChatQA 2 的新模型,该模型基于 Llama3,目的是缩小开源大语言模型与顶级闭源大语言模型(如GPT-4-Turbo)在长上下文理解和 RAG 能力方面的差距。