Awesome-LLM-Long-Context-Modeling 项目使用教程

Awesome-LLM-Long-Context-Modeling 项目使用教程

Awesome-LLM-Long-Context-Modeling 📰 Must-read papers and blogs on LLM based Long Context Modeling 🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-LLM-Long-Context-Modeling

1. 项目目录结构及介绍

Awesome-LLM-Long-Context-Modeling/
├── LICENSE
├── README.md
├── papers/
│   ├── survey_papers/
│   ├── efficient_attention/
│   ├── recurrent_transformers/
│   ├── state_space_models/
│   ├── length_extrapolation/
│   ├── long_term_memory/
│   ├── rag_and_icl/
│   ├── agent/
│   ├── compress/
│   ├── long_video_and_image/
│   ├── benchmark_and_evaluation/
│   └── blogs/
└── configs/
    ├── config.yaml
    └── environment.yaml

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息、使用说明和贡献指南。
• papers/: 包含与长上下文建模相关的论文和博客文章。
  • survey_papers/: 综述类论文。
  • efficient_attention/: 高效注意力机制相关论文。
  • recurrent_transformers/: 循环Transformer相关论文。
  • state_space_models/: 状态空间模型相关论文。
  • length_extrapolation/: 长度外推相关论文。
  • long_term_memory/: 长期记忆相关论文。
  • rag_and_icl/: 检索增强生成和即时学习相关论文。
  • agent/: 代理相关论文。
  • compress/: 压缩相关论文。
  • long_video_and_image/: 长视频和图像相关论文。
  • benchmark_and_evaluation/: 基准测试和评估相关论文。
  • blogs/: 相关博客文章。
• configs/: 项目的配置文件目录。
  • config.yaml: 项目的主要配置文件。
  • environment.yaml: 项目的环境配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目中没有明确的启动文件，因为该项目主要是一个论文和博客的集合，而不是一个可执行的应用程序。如果你需要启动某个特定的实验或模型，请参考具体的论文或博客文章中的说明。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 文件包含了项目的主要配置选项，例如：

# 示例配置文件
model:
  name: "LongLLaMA"
  version: "1.0"
  context_length: 10000

data:
  path: "data/long_context_data.csv"
  format: "csv"

training:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

environment.yaml

environment.yaml 文件用于配置项目所需的环境依赖，例如：

# 示例环境配置文件
dependencies:
  - python=3.8
  - pytorch=1.9.0
  - transformers=4.11.0
  - numpy=1.21.0
  - pandas=1.3.0

通过这些配置文件，你可以轻松地调整项目的参数和环境依赖，以适应不同的实验需求。

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