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。
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。
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。
项目中整理的内容包括: