LongEmbed：扩展嵌入模型以用于长上下文检索

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

现代自然语言处理（NLP）应用中的嵌入模型在信息检索和大规模生成方面起着重要作用，本文探索了现有嵌入模型的上下文窗口扩展，将限制提升到 32k，而不需要额外的训练。我们通过新构建的 LongEmbed 基准测试，对目前的嵌入模型在长文本检索上的性能进行了评估，并发现有巨大的改进空间。我们实验表明训练前的扩展策略（如位置插值）可以有效地将现有嵌入模型的上下文窗口扩展多倍，无论其原始上下文是...

本文介绍了支持高达32,768个令牌的长上下文LLMs，通过持续预训练和调整过程，模型在长上下文任务中超过了gpt-3.5-turbo-16k的整体性能。文章还对Llama的位置编码和预训练过程进行了深入分析。

LLMs 位置编码 模型 长上下文 预训练
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