long context其实不神奇,更多的知识一个秀技术肌肉的操作。本文将带领大家简单通俗深入地理解目前long context技术的要点。 目前的long-context已经成为LLM的必争高地,像claude、kimichat(moonshot;杨植麟‘s new公司),等等,都已经开始支持100~200K不等的超长上下文支持。 本文所有分析都是基于RoPE、Alibi等技术展开,掌握...
预测的时候注意力机制所处理的token数量远超训练时的数量 所以,当预测阶段的context window超出训练长度时,模型的表现便会大打折扣,继而导致了context window受限的现象。 接下来,我们首先剖析问题的“导火索”——Transformer的复杂度。 2、Transformer的复杂度分析 这里的Transformer特指Decoder-only的类GPT结构,分析主要...
所以,更长的 context 与更好的 context 理解能力,感觉只是给 RAG 更粗放的空间,并不是 RAG 就没...
一般情况下我们通过api的方式来访问openai的语言模型时,LLM是没有记忆能力的,也就是说LLM不能记住之前与用户对话的内容,要解决这个问题,我们必须每次与LLM对话时都必须将之前的所有对话内容全部输入给LLM,但这样也会增加程序的复杂性,同时也会增加经济成本,因为像ChatGPT这样的LLM是根据用户提交的数据内容的token数量来...
有人可能会说,随着 LLM 的上下文窗口 (Context Window) 越来越长,检索相关信息的步骤是不是就没有必要了,直接在上下文中提供尽可能多的信息。比如 GPT-4 模型当前接收的最大上下文长度是 32K, Claude 模型最大允许 100K[9]的上下文长度。 虽然LLM 的上下文窗口越来越大,但检索相关信息的步骤仍然是重要且必要的...
在FLM-101B中,我们通过使用屏蔽策略和两个专用token来统一这两个目标。这些token有助于将二进制分类目标转化为统一的语言建模格式。当模型规模变大时,统一的训练目标可以保证训练的稳定性。因此,对于eFLM-16B,我们将这个二元分类转化为因果语言建模格式。 具体来说,我们使用两个表情符号:我们从词汇表中使用了两个表情...
Once we have efficiently incorporated relative position information inside our model, the most straightforward way to increase the context window L of our LLM is by fine-tuning with position interpolation (PI) [3]. It is a simple technique that scales tokens' position to fit the new context le...
Extrapolation. On language modeling, DCA marks a significant advance for training-free approaches. It first shows that LLMs with a 4k context window can be ex-panded to more than 32k without training, maintaining a negligible increase in PPL, whereas previous methods typically falter at context ...
Galacia 和Bloom相似,更针对科研领域训练的模型 T0 BigScience出品,3B~11B的在T5进行指令微调的模型 EXLLama Python/C++/CUDA implementation of Llama for use with 4-bit GPTQ weight LongChat llama-13b使用condensing rotary embedding technique微调的长文本模型 MPT-30B MosaicML开源的在8Ktoken上训练的大模型国...
At Noon, lunch at the italian resturant with a customer who is driving from over an hour away to meet you to understand the latest in AI. Be sure to bring your laptop to show the latest LLM demo."""memory=ConversationSummaryBufferMemory(llm=llm,max_token_limit=400)memory.save_context({...