HELMET:如何有效而全面地评估长文本语言模型

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我们开发了支持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。模型在语言任务和研究基准上表现优异,尤其在长上下文任务上超越了Llama 2。70B变体在长上下文任务中超过了gpt-3.5-turbo-16k。研究表明,长上下文持续预训练比从头开始的长序列预训练更高效。我们还分析了Llama的位置编码及其在长依赖性建模中的局限性。

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