Claude,全球最早的Long Context LLM产品,提供API,宣称能力100K,实际有报告说可以超额进行请求。 Moonshot,国内首个主打该方向的产品,公司定位2C,不确定将来是否能够开放API,暂时没有公开它所支持的以token数计算的context window大小。 (10.31更新)Baichuan-192k,国内第二个该方向的产品,会开放API,context window是目前...
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...
The limited context window of LLMs previously required specialized techniques to customize the models for new tasks. For example, if the model cannot perform the task through few-shot learning, you need tofine-tune the LLM. And if you wanted to add proprietary information to the prompt, you w...
由于目前 LLM 支持的文本长度窗口(context window)差异较大,为了确保基准测试集的适用性,CLongEval 按照输入文本的长度构建了三个子集:small set、medium set 和 large set。small set 主要包括长度在 1K 到 16K 个 token 之间的测试数据,medium set 是 16K 到 50K 个 token 之间,而 large set 包含的数据扩展...
Large context window is a desirable feature in large language models (LLMs). However, due to high fine-tuning costs, scarcity of long texts, and catastrophic values introduced by new token positions, current extended context windows are limited to around 128k tokens. This paper ...
benchmarkincludes several complex multi-hop or multi-needle tasks, effectively reflecting the actual context window size of LLMs. As shown in Table 1, our method effectively preserves the actual context window processing capability of LLMs and even slightlyextends the actual...
由于目前 LLM 支持的文本长度窗口(context window)差异较大,为了确保基准测试集的适用性,CLongEval 按照输入文本的长度构建了三个子集:small set、medium set 和 large set。small set 主要包括长度在 1K 到 16K 个 token 之间的测试数...
由于目前 LLM 支持的文本长度窗口(context window)差异较大,为了确保基准测试集的适用性,CLongEval 按照输入文本的长度构建了三个子集:small set、medium set 和 large set。small set 主要包括长度在 1K 到 16K 个 token 之间的测试数据,medium set 是 16K 到 50K 个 token 之间,而 large set 包含的数据扩展...
由于目前 LLM 支持的文本长度窗口(context window)差异较大,为了确保基准测试集的适用性,CLongEval 按照输入文本的长度构建了三个子集:small set、medium set 和 large set。small set 主要包括长度在 1K 到 16K 个 token 之间的测试数据,medium set 是 16K 到 50K 个 token 之间,而 large set 包含的数据扩展...
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...