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Research on Transformer Context Expansion: Methods and Evaluation
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内容提要
本研究回顾了大型语言模型在处理长文本时性能下降的问题，提出了四种解决方法：位置编码、上下文压缩、检索增强和注意力模式，并强调了长文本的评估及未来发展方向。
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关键要点
- 本研究回顾了大型语言模型在处理长文本时性能下降的问题。
- 提出了四种解决方法：位置编码、上下文压缩、检索增强和注意力模式。
- 强调了长文本的评估，整理了相关数据、任务和指标。
- 总结了长文本领域未解决的问题，展望未来的发展方向。
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