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Why Is the Effective Context Length of Large Language Models Insufficient?
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了开源大型语言模型（LLMs）在有效上下文长度不足的问题。通过引入ShifTed Rotray position embeddING（STRING）优化位置嵌入，显著提升了模型性能。实验结果表明，STRING在不额外训练的情况下，改善了模型在长上下文基准测试中的表现，创造了新的最优结果。
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关键要点
- 本研究探讨了开源大型语言模型（LLMs）有效上下文长度不足的问题。
- 有效上下文长度通常未超过训练长度的一半。
- 引入了ShifTed Rotray position embeddING（STRING）来优化位置嵌入。
- STRING在推理过程中显著提升了模型性能。
- 实验结果表明，STRING在不额外训练的情况下，改善了模型在长上下文基准测试中的表现。
- STRING创造了开源LLMs的新最优结果。
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