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LongRoPE:超越極限,將大模型上下文窗口擴展超過200萬tokens

AIGC動態1年前 (2024)發布 大數據文摘
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LongRoPE:超越極限,將大模型上下文窗口擴展超過200萬tokens

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原標題:LongRoPE:超越極限,將大模型上下文窗口擴展超過200萬tokens
關鍵字:上下文,模型,窗口,位置,長度
文章來源:大數據文摘
內容字數:6590字

內容摘要:


大數據文摘受權轉載自微軟亞洲研究院
編者按:大模型的飛速發展給人們的生活帶來了前所未有的便利。我們是否能夠設想利用大模型的潛力,快速掃描整部百科全書、解析繁瑣復雜的法律條款,甚至對文章進行精準引用呢?在未來,這些將統統可以實現。然而,目前傳統的大模型的上下文窗口限制與昂貴的微調成本使得它們難以處理超長文本,從而限制了其應用潛力。為解決這一問題,微軟亞洲研究院的研究員們提出了 LongRoPE。通過精細化非均勻位置插值和漸進式擴展策略,LongRoPE 成功將大模型的上下文窗口擴展至2048k,不僅保持了原始短上下文窗口的性能,還大幅提升了長文本處理的效果。LongRoPE 的應用前景廣闊,將為大模型的發展帶來更多可能。在2024年,長文本問題已成為大模型發展中備受關注的關鍵挑戰。人們普遍認為,能夠接受無限長度輸入的大模型將會帶來許多重大突破。例如,它可以一口氣通讀整套百科全書、冗長的法律條文、或大部頭的經典醫學教材,并準確提供任意章節的簡要引用。這對于研究人員和公眾都將是巨大的助益。如果大模型可以將一個人所有相關的信息(文本、照片、音視頻等)作為上下文全部輸入,那么甚至可能為該人創建一


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