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扩容 Granite 代码模型至 128K 上下文
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原文中文，约2600字，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文介绍了一系列支持高达32,768个令牌的长上下文语言模型（LLMs），通过持续预训练，这些模型在长文本任务上相较于Llama 2取得显著提升。研究表明，适当的数据混合和持续预训练策略能有效扩展上下文长度至128K，并在长上下文理解方面表现优异。实验结果显示，商业模型在短依赖任务上优于开源模型，但在长依赖任务上仍面临挑战。
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关键要点
- 本文介绍了一系列支持高达32,768个令牌的长上下文语言模型（LLMs）。
- 通过持续预训练，这些模型在长文本任务上相较于Llama 2取得显著提升。
- 研究表明，适当的数据混合和持续预训练策略能有效扩展上下文长度至128K。
- 实验结果显示，商业模型在短依赖任务上优于开源模型，但在长依赖任务上仍面临挑战。
- 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。
- 通过引入LongBench，对8个大型语言模型进行全面评估，发现商业模型在长语境理解方面存在困难。
- 研究显示，扩展上下文窗口长度的策略对长上下文理解的影响有限。
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延伸问答
长上下文语言模型的最大上下文长度是多少？
长上下文语言模型的最大上下文长度为128K。
如何通过持续预训练提高长文本任务的性能？
通过持续预训练和适当的数据混合，可以显著提高长文本任务的性能。
商业模型在短依赖任务和长依赖任务上的表现如何？
商业模型在短依赖任务上优于开源模型，但在长依赖任务上仍面临挑战。
扩展上下文长度的策略对长上下文理解的影响如何？
扩展上下文长度的策略对长上下文理解的影响有限。
在长上下文模型中，数据混合的重要性是什么？
数据混合的领域平衡和长度上采样对模型性能至关重要。
如何评估长上下文语言模型的性能？
通过引入LongBench，对多个大型语言模型进行全面评估。
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