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Toward Effective Long-Context Training without Long Documents
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内容提要
本研究提出NExtLong框架，旨在解决大语言模型在长上下文训练中对长文档的处理不足。通过负文档扩展和抽取硬负样本，增强模型对长距离依赖性的建模能力。实验结果表明，该框架在相关基准测试中显著提升了性能。
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关键要点
- 本研究提出NExtLong框架，旨在解决大语言模型在长上下文训练中对长文档的处理不足。
- NExtLong通过负文档扩展和抽取硬负样本，增强模型对长距离依赖性的建模能力。
- 实验结果表明，该框架在相关基准测试中显著提升了性能，显示出在开发先进长上下文大语言模型方面的潜在影响。
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