梅萨外推:一种增强大型语言模型外推能力的编织位置编码方法
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。该研究解决了大型语言模型在最大训练长度之外的外推能力下降的问题。提出了一种新的编织位置编码方法——梅萨外推,利用基于块的三角注意力矩阵和阶梯位置编码,显著提高了外推性能,并在内存需求和推理速度上具有优势。实验验证了该方法的有效性,展示了其作为扩大大型语言模型应用范围的潜力。
YaRN是一种扩展RoPE的方法,可以有效增加transformer模型的上下文窗口,减少所需令牌和训练步骤。通过YaRN,LLaMA模型能够处理比预训练更长的上下文,并超越现有技术。YaRN还展示了在有限上下文的微调数据集上的能力,并发布了使用64k和128k上下文窗口微调的Llama 2 7B/13B模型。