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如何有效训练长上下文语言模型
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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
我们开发了一种支持32,768个令牌的长上下文语言模型，通过持续预训练和长文本数据集构建。模型在语言和长上下文任务上表现出色，尤其在长上下文任务中超过了Llama 2和gpt-3.5-turbo-16k。研究发现，长上下文的持续预训练更为高效。
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关键要点
- 开发了一种支持32,768个令牌的长上下文语言模型。
- 模型通过持续预训练和长文本数据集构建。
- 在语言模型和长上下文任务上表现出色，超过了Llama 2和gpt-3.5-turbo-16k。
- 长上下文的持续预训练被发现更为高效。
- 模型在大多数常规任务上取得了一致的改进。
- 70B变体在长上下文任务中的整体性能超过了gpt-3.5-turbo-16k。
- 深入分析了Llama的位置编码及其局限性。
- 研究了预训练过程中设计选择的影响，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。
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