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E2LLM：用于长上下文理解和推理的编码器加长大型语言模型
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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
本文介绍了处理较长序列时现代大型语言模型（LLMs）的上下文长度外推方法，通过测试发现线性标度是最佳方法，并且使用更长的标度在评估时可以获得进一步的收益。同时，发布了三个新的13B参数长上下文模型和相应的代码。
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关键要点
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现代大型语言模型（LLMs）通常使用固定的上下文长度进行训练，限制了输入序列的长度。
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可以采用不断增长的上下文长度外推方法来处理较长序列。
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本文对现有的上下文长度外推方法进行了广泛调研，并介绍了一些新的设计。
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测试发现线性标度是扩展上下文长度的最佳方法。
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在评估时使用更长的标度可以获得进一步的收益。
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发布了三个新的13B参数长上下文模型，名为Giraffe。
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发布了相应的代码以支持进一步的研究。
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