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通过在分段序列上训练扩展语言模型的输入上下文
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内容提要
该文介绍了一种用于训练现代大型语言模型的上下文长度外推方法，以处理更长的输入序列。作者测试了三个新的评估任务，并发现线性标度是扩展上下文长度的最佳方法。作者还发布了三个新的长上下文模型，名为Giraffe，并提供了复制结果的代码。
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关键要点
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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，限制了输入序列的长度。
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提出了一种上下文长度外推方法，以处理更长的输入序列。
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对现有的上下文长度外推方法进行了广泛调研，并介绍了新的设计。
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使用三个新的评估任务（FreeFormQA，AlteredNumericQA 和 LongChat-Lines）进行测试，并发布在 HuggingFace 上。
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发现线性标度是扩展上下文长度的最佳方法，使用更长的标度可以获得进一步的收益。
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发布了三个新的长上下文模型，名为 Giraffe，包括 4k、16k 和 32k 上下文模型。
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提供了复制结果的代码，以支持进一步的研究。
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