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A Training-Free Length Extrapolation Method: Greedy Attention Logit Interpolation (GALI)
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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
本研究提出了一种无训练的长文本外推方法——贪心注意力对数插值（GALI），旨在提升变换器基础的大型语言模型在处理超出训练上下文窗口的输入时的性能，利用预训练的位置信息显著增强模型的长文本理解能力。
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关键要点
- 变换器基础的大型语言模型在处理超出训练上下文窗口的输入时性能下降。
- 贪心注意力对数插值（GALI）是一种新的无训练外推方法。
- GALI通过对注意力对数插值最大限度地利用预训练的位置信息，显著改善了模型的长文本理解能力。
- 该方法是解决位置信息超出分布问题的重要进展。
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