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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
本文介绍了支持高达32,768个令牌的长上下文LLMs，通过预训练和调整过程，在语言模型和合成上下文探索任务中取得了改进。模型在长上下文任务中超过了gpt-3.5-turbo-16k。对模型的各个组成部分进行了深入分析。
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关键要点
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介绍了一系列支持高达32,768个令牌的长上下文LLMs。
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模型系列基于Llama 2进行持续预训练，使用更长的训练序列和上采样长文本的数据集。
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在语言模型和合成上下文探索任务中进行了广泛评估，模型在大多数常规任务上取得一致改进。
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在长上下文任务中，70B变体超过了gpt-3.5-turbo-16k的整体性能。
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对模型各组成部分进行了深入分析，包括Llama的位置编码及其在建模长依赖性方面的局限性。
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研究了预训练过程中设计选择的影响，消融实验表明长文本数据集并非强大性能的关键。
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验证了长上下文持续预训练相对于从头开始的长序列预训练更高效且同样有效。
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