本文介绍了多种扩展大型语言模型（LLMs）上下文窗口的方法，包括RoPE扩展、E2-LLM、语义压缩和递归上下文压缩等。这些方法有效提升了模型处理长文本的能力，降低了计算成本，并在多个任务中表现出优越性能。此外，研究还发布了新的长上下文模型和基准测试，以支持未来研究。