Awesome-LLM-Long-Context-Modeling
包含有关高效转换器、长度外推、长期内存、检索增强生成 （RAG） 和长上下文建模评估的论文和博客的存储库
本仓库收集了关于高效变换器、长度外推、长期记忆、增强检索生成（RAG）及长文本建模评估的研究论文和博客，提供专业资源用于探索长上下文模型及其挑战，并讨论优化NLP模型的创新方法，适合深度语言模型和复杂文本建模研究人员及开发者。考虑到用户搜索意图的多样性，建议在SEO描述中提及项目对长文本建模从算法到实际应用的全面影响，以及其对未来研究方向的启示。
Awesome-LLM-Long-Context-Modeling 项目介绍
在当今快速发展的人工智能领域，长上下文建模是一个非常重要的研究方向。Awesome-LLM-Long-Context-Modeling 项目致力于搜集和整理与长上下文建模相关的研究论文和博客，是一份关注高效转换器、长度外推、长时记忆、检索增强生成（RAG）以及长上下文建模评估的资源合集。
主要内容与重要性
该项目汇集的文献包括PAI等多个主题的重要论文。这些收录的论文涵盖了从基础理论到实际应用的广泛领域，是研究人员和开发者不能错过的资料。项目特别强调在大语言模型（LLM）中扩展上下文长度的重要性，并讨论了如何通过技术优化，提高语言模型在长文本处理中的效率和效果。
感谢GitHub社区中众多贡献者的支持！他们的努力为这种汇总和分享奠定了扎实的基础。
项目目录
项目中整理的内容包括：
- 调查论文：综述和分析当前关于高效转换器、长上下文模型以及相关技术的主流研究成果。
- 高效注意力机制：探讨不同的注意力机制，如稀疏注意力、线性注意力、分层注意力、IO感知注意力等，它们在处理长上下文数据中的作用和优化。
- 重复神经网络转换器：研究将转换器与复发网络结合，以增强长序列数据建模能力。
- 状态空间模型：分析状态空间模型在替代转换器方面的潜力和应用。
- 长度外推：研究如何通过变换和编码技术，增强模型处理超长序列的能力。
- 长期记忆：探讨持久记忆机制在长文本理解和生成中的应用。
- 检索增强生成和ICL：如何通过从外部数据中获取信息来增强生成模型的可靠性和准确性。
- 模型代理：通过引入代理机制提高模型的自主学习和判断能力。
- 压缩技术：如何在保持信息不失真的情况下高效压缩模型。
- 长视频与图像处理：探索如何将文本模型技术应用到长视频和图像数据的理解中。
- 基准测试与评估：建立一套科学的标准来评估长上下文建模的效果和效率。
- 长文本生成：探讨如何更好地生成符合语境的长篇文本。
- 博客：与学术论文相辅相成，涵盖了许多实用技巧和项目经验分享。
最新动态
项目还实时更新最新研究成果和动态，包括每周和每月的论文更新。最近的研究涉及如何优化KV缓存消耗以提高大语言模型的推理效率，长上下文任务中的位置编码以及文本压缩策略等。
通过这个项目，研究者们不仅能了解到当前长上下文建模领域的最新趋势和技术突破，还能够获取到丰富的资源来支持他们的学习和开发工作。
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