BriefGPT - AI 论文速递
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使用 LoCo 和 M2-BERT 进行长上下文检索模型的基准测试和构建
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了支持高达32,768个令牌的长上下文LLMs，通过预训练和上采样长文本数据集构建。模型在语言模型、合成上下文探索任务和研究基准上表现出一致的改进。通过指令调整过程，70B变体在长上下文任务中超过了gpt-3.5-turbo-16k的整体性能。此外，对Llama的位置编码和预训练过程中的设计选择进行了深入分析。
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关键要点
- 介绍了一系列支持高达32,768个令牌的长上下文LLMs。
- 模型系列基于Llama 2进行持续预训练，使用更长的训练序列和上采样长文本数据集。
- 在语言模型、合成上下文探索任务和研究基准上进行了广泛评估，取得了一致的改进。
- 70B变体通过高效的指令调整过程在长上下文任务中超过了gpt-3.5-turbo-16k的整体性能。
- 深入分析了Llama的位置编码及其在建模长依赖性方面的局限性。
- 研究了预训练过程中的设计选择，包括数据混合和序列长度的训练课程。
- 消融实验表明，长文本在预训练数据集中并不是达到强大性能的关键。
- 验证了长上下文持续预训练相对于从头开始的长序列预训练更高效且同样有效。
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