长颈鹿：在 LLM 中扩展上下文长度的探险

Aug, 2023

长颈鹿：在 LLM 中扩展上下文长度的探险

Giraffe: Adventures in Expanding Context Lengths in LLMs

Arka Pal, Deep Karkhanis, Manley Roberts, Samuel Dooley, Arvind Sundararajan...

TL;DR现代大型语言模型（LLMs）通常使用固定的上下文长度进行训练，但这限制了它们在评估时能处理的输入序列的长度。为了在训练时间上下文长度之外的较长序列上使用这些模型，可以采用不断增长的上下文长度外推方法。本文对现有的上下文长度外推方法进行了广泛调研，并介绍了一些新的设计，特别是一种用于修改位置编码基础的截断策略。我们使用三个新的评估任务（FreeFormQA，AlteredNumericQA 和 LongChat-Lines）以及困惑度进行了测试，并将这些任务作为公共数据集发布在 HuggingFace 上。我们发现线性标度是扩展上下文长度的最佳方法，并且显示在评估时使用更长的标度可以获得进一步的收益。我们还发现在截断基础中存在有希望的推测能力。为了支持进一步的研究，我们发布了三个新的 13B 参数长上下文模型，名为 Giraffe：从基础 LLaMA-13B 训练的 4k 和 16k 上下文模型，以及从基础 LLaMA2-13B 训练的 32k 上下文模型。我们还发布了复制我们结果的代码。

Abstract

Modern large language models (LLMs) that rely on attention mechanisms are typically trained with fixed context lengths which enforce upper limits on the length of input sequences that they can handle at evaluation time. To use these models on sequences longer than the train-time contex

large language models context length extrapolation positional encodings evaluation tasks long-context models

发现论文，激发创造

超越极限：大型语言模型中扩展上下文长度的技术综述

本文调查了扩展序列长度的技术和方法，包括架构修改和注意机制的改变等多种方法，并讨论了当前方法的局限性和未来研究方向建议，强调了序列长度对大型语言模型进一步发展的重要性。

Feb, 2024

基础模型的长文本推理能力优化

我们介绍了一系列支持高达 32,768 个令牌的有效上下文窗口的长上下文 LLMs。通过从 Llama 2 开始的持续预训练，我们的模型系列是在更长的训练序列和上采样长文本的数据集上构建的。我们在语言模型、合成上下文探索任务以及广泛的研究基准上进行了广泛的评估。在研究基准上，我们的模型在大多数常规任务上均取得了一致的改进，并在长上下文任务上相对于 Llama 2 取得了显著的提升。值得注意的是，通过一种耗时效率高且不需要人工注释长指导数据的指令调整过程，70B 变体已经超过了 gpt-3.5-turbo-16k 在一套长上下文任务中的整体性能。除了这些结果，我们对我们方法的各个组成部分进行了深入分析。我们深入研究了 Llama 的位置编码，并讨论了它在建模长依赖性方面的局限性。我们还研究了预训练过程中各种设计选择的影响，包括数据混合和序列长度的训练课程 - 我们的消融实验表明，在预训练数据集中有大量长文本并不是达到强大性能的关键，我们从经验上验证了长上下文持续预训练相对于从头开始的长序列预训练更高效且同样有效。

Sep, 2023

CLEX: 大型语言模型的连续长度外推

建议一种基于连续长度外推（CLEX）的 Transformer-based Large Language Models (LLMs)，可将 context window 扩展到训练序列长度的 4 倍或 8 倍，并在实际任务中表现出竞争性性能。

Oct, 2023

大语言模型中上下文长度扩展技术的什么、为什么和如何 - 详细调查

大语言模型的出现在自然语言处理领域具有重大突破，但是它们在上下文长度的推断方面常常存在限制。了解和扩展大语言模型的上下文长度对于提升其在各种自然语言处理应用中的性能至关重要。本综述论文将深入探讨为什么扩展上下文长度以及先进技术可能带来的潜在变革。我们研究了扩展上下文长度所固有的挑战，并对研究人员采用的现有策略进行了有组织的概述。此外，我们讨论了评估上下文扩展技术的复杂性，并突出研究人员在该领域面临的开放性挑战。此外，我们探讨了研究界对于评估标准是否存在共识，并确定了需要进一步达成共识的领域。这份全面的综述旨在为研究人员提供有价值的资源，引导他们了解上下文长度扩展技术的技巧，并促进对这一不断发展领域的未来进展的讨论。

Jan, 2024

LLM 或许为 LongLM: 无需调整自我延伸 LLM 上下文窗口

通过自扩展方法，利用现有的大型语言模型的内在能力来处理长文本，并延伸其上下文窗口，以有效应对长输入序列。

Jan, 2024

XL3M：一种基于分段推理的无需训练的 LLM 长度扩展框架

用 XL3M 框架，将上下文分解成多个独立片段并通过衡量其与 “问题” 的相关性来构建一个简明的关键上下文，从而解决了大语言模型在处理超长文本时的泛化失败问题，并在推理任务中展现了卓越的性能。

May, 2024

E^2-LLM：大型语言模型的高效和极端长度扩展

我们提出了一种名为 E2-LLM 的高效和极长扩展的大型语言模型方法，通过减少计算成本并对不同样本进行增强方法来在推理时支持任意上下文长度，实验结果表明其在具有挑战性的长上下文任务中的有效性。

Jan, 2024

长程语言模型是否实际上使用了长程上下文？

该研究分析了两个能够接受高达 8K Token 的长文本转换器语言模型，发现将长距离上下文提供给这些模型只会在少数 Token 上提高其预测能力（例如可以从远处文本中复制的 Token），对于句子级别的预测任务没有任何帮助；并且长范围上下文对文学小说的帮助最大。

Sep, 2021

长上下文语言模型对长上下文学习困难

在极限标签分类领域中，本研究介绍了一种专门的基准测试（LIConBench），重点关注长上下文学习。我们评估了 13 个长上下文大语言模型在我们的基准测试上，发现在 20K 的令牌长度下，大部分大语言模型表现相对良好且受益于利用长上下文窗口，然而，在上下文窗口超过 20K 后，除了 GPT-4 之外，大部分大语言模型表现出明显下降。这表明现有大语言模型在处理和理解长的上下文丰富序列时存在显著差距。我们的研究揭示了当前大语言模型在长上下文理解和推理方面仍存在挑战，我们相信 LIConBench 可以作为未来长上下文大语言模型的更切实可行的评估。

Apr, 2024

地标注意力：随机访问变形金刚的无限上下文长度

本论文提出一种新方法，使用地标标记来代表输入的每个块，并通过训练使注意力选择相关块，从而使我们可以访问完整的上下文并保留随机访问灵活性。该方法与专用数据结构和系统的内存层次结构无缝集成，可以处理任意长度的上下文长度。

May, 2023