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Efficient Long-Range Language Modeling Based on Self-Supervised Causal Retrieval
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的分组交叉注意力模块，解决了检索基础语言模型在因果语言模型中的适应问题。通过联合预训练，该模型能有效检索过去的文本块，降低生成文本的自回归损失。在长达64K的上下文长度下实现高效预训练，同时保持较低的困惑度和成本。
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关键要点
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本研究提出了一种新的分组交叉注意力模块，解决了检索基础语言模型在因果语言模型中的适应问题。
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该模型通过联合预训练，能够有效检索过去的文本块，降低生成文本的自回归损失。
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在长达64K的上下文长度下，该模型实现了高效的预训练。
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模型在保持较低困惑度的同时，维持了相似或更低的预训练和推理成本。
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