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层次化上下文合并：提升预训练语言模型对长上下文的理解能力
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为HOMER的无需训练的方案，使用分而治之的算法划分长输入为可管理的块，并采用逐层合并的分层策略解决大语言模型的上下文限制问题，同时提出了优化的计算顺序以提高性能和内存效率。
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关键要点
- 介绍了一种名为HOMER的无需训练的方案。
- 使用分而治之的算法将长输入划分为可管理的块。
- 采用逐层合并的分层策略解决大语言模型的上下文限制问题。
- 提出了优化的计算顺序以提高性能和内存效率。
- 优化后的内存需求对输入长度呈对数尺度变化。
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