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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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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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标签

LLMs bert loco m2 位置编码 基准测试 语言模型 长上下文 预训练
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