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大型语言模型有效上下文长度为何不足？
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内容提要
本研究提出了ShifTed Rotray position embeddING（STRING）方法，旨在解决开源大型语言模型（LLMs）在上下文长度方面的不足。实验结果表明，STRING在无需额外训练的情况下，显著提升了模型在长上下文基准测试中的表现。
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关键要点
- 本研究提出了ShifTed Rotray position embeddING（STRING）方法。
- STRING旨在解决开源大型语言模型（LLMs）在上下文长度方面的不足。
- 开源LLMs的有效上下文长度通常未超过训练长度的一半。
- STRING通过优化位置嵌入来提升模型性能。
- 实验结果表明，STRING在无需额外训练的情况下显著改进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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