Beyond the Limits: A Survey of Techniques to Extend the Context Length in Large Language Models-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/136684750

本文详述了如何通过各种技术延长大型语言模型（LLM）的上下文处理能力，涵盖修改位置编码、注意力机制以及模型压缩等方面，以应对长输入序列的挑战。尽管有进展，但仍存在计算成本、模型可解释性等问题，未来研究可聚焦于架构优化、知识整合和训练策略的改进。

本文是LLM系列文章，针对《Beyond the Limits: A Survey of Techniques to Extend the Context Length in Large Language Models》的翻译。

摘要

最近，大型语言模型（LLM）已经显示出非凡的能力，包括理解上下文、参与逻辑推理和生成响应。然而，这是以牺牲严格的计算和内存要求为代价实现的，阻碍了它们有效支持长输入序列的能力。这项调查全面回顾了最近为延长LLM中的序列长度而设计的技术和方法，从而提高了它们对长上下文理解的能力。特别是，我们回顾并分类了一系列技术，包括架构修改，如修改的位置编码和修改的注意力机制，这些技术旨在增强对较长序列的处理，同时避免计算需求的成比例增加。本研究中研究的各种方法可用于LLM的不同阶段，即训练、微调和推理。这使得LLM能够有效地处理扩展序列。最后一节讨论了当前方法的局限性，以及对未来研究方向的建议，强调了序列长度在LLM持续发展中的重要性。