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LongRoPE

扩展大语言模型上下文窗口至200万以上标记的方法

LongRoPE大语言模型上下文窗口位置编码TransformerGithub开源项目

LongRoPE项目提出了一种将大语言模型（LLM）上下文窗口扩展至超过200万个标记的方法。通过利用位置嵌入中的非均匀性，项目实现了8倍的上下文窗口扩展，无需微调。采用逐步扩展策略从256k微调至2048k上下文，避免了对超长文本的直接微调。LongRoPE还调整了原始窗口长度内的嵌入，确保在各种任务中保持高效表现，适用于对话、问答、长文档摘要及少样本学习。

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介绍相关项目
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AI对话GithubStreamingLLM开源项目无限长度输入注意力机制语言模型
StreamingLLM是一个创新框架，使大型语言模型能处理超长输入序列。它通过注意力汇聚点技术解决了长文本处理的内存和性能问题，无需额外微调。在多轮对话等流式应用中，StreamingLLM比基线方法速度提升最高22.2倍。该技术已被多个知名项目采用，为语言模型的实际应用开辟了新途径。
infini-transformer - 针对无限长度上下文设计的高效Transformer模型
GithubInfini-Transformer位置编码开源项目注意力机制自然语言处理长序列处理
Infini-Transformer是一种创新的Transformer模型，专门用于处理无限长度的上下文。该模型采用压缩性记忆机制和混合深度技术，能有效处理超长序列。Infini-Transformer支持文本分类、问答和语言生成等多种任务，并集成RoPE和YaRN等先进位置编码技术。这一模型为长文本处理和大规模语言任务提供了高效解决方案。
LongRAG - 改进长文本LLM的检索增强生成框架
GithubLongRAGTevatronWikipedia数据开源项目检索增强生成长上下文LLM
LongRAG项目推出新型检索增强生成框架，采用4K token长检索单元提升RAG性能。项目核心包括长检索器和长阅读器，平衡检索与阅读任务复杂度。除提供完整代码实现，还开放处理后的语料库数据集。这为研究长文本LLM与RAG结合提供了重要资源，有助于探索该领域的未来发展方向。
LWM - 百万级上下文多模态AI模型突破性成果
GithubLarge World ModelRingAttention多模态模型开源项目视频处理长文本理解
Large World Model (LWM)是一种创新的多模态AI模型，具备百万级上下文处理能力。LWM通过分析大规模视频和文本数据，实现了语言、图像和视频的综合理解与生成。该项目开源了多个模型版本，支持处理超长文本和视频，在复杂检索和长视频理解等任务中表现出色，为AI技术发展提供了新的可能性。
xlm-roberta-xl - 基于2.5TB数据训练的100语种自然语言处理模型
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XLM-RoBERTa-XL是基于2.5TB CommonCrawl数据训练的大规模多语言模型，支持100种语言的自然语言处理。该模型采用掩码语言建模进行自监督学习，适用于序列分类、标记分类和问答等需要理解整句上下文的任务。XLM-RoBERTa-XL为多语言NLP研究和应用提供了强大的基础，但不适合文本生成类任务。
ruRoPEBert-e5-base-2k - 俄语句子编码模型支持长上下文和高效注意力机制
CulturaXGithubHuggingfaceTransformersruRoPEBert俄语句向量模型开源项目模型
ruRoPEBert是Tochka AI团队基于RoPEBert架构开发的俄语句子编码模型。该模型在CulturaX数据集上训练，支持2048个token的上下文，并可扩展。模型集成高效注意力机制和平均池化层，易于使用。在encodechka基准测试中，ruRoPEBert的S+W评分领先其他模型。此外，它还支持分类任务，并可通过RoPE缩放扩展上下文窗口。
internlm2-7b - 增强自然语言处理与长文本分析能力
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目性能评测模型长上下文
InternLM2-7B是一款开源自然语言处理模型，以其卓越的语言能力及对20万字符长文本的支持在评测中表现优异。适用于领域适配与复杂任务，提供代码开放与商用使用许可，便于研究与开发者的灵活使用与集成。
orpo - 无参考模型的语言模型偏好优化技术
GithubORPO人工智能开源项目机器学习模型训练自然语言处理
ORPO是一种新型语言模型训练方法，无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志，为AI研究和开发提供了重要资源。
longformer-base-4096 - 专为长文档设计的Longformer transformer模型
GithubHuggingfaceLongformerRoBERTa开源项目模型注意力机制自然语言处理长文档处理
longformer-base-4096是一个专为处理长文档设计的transformer模型，基于RoBERTa checkpoint开发。该模型支持处理长达4,096个序列，创新性地结合了滑动窗口注意力和全局注意力机制。用户可根据具体任务配置全局注意力，从而学习特定任务的表示。这一开源项目由Allen Institute for Artificial Intelligence开发，旨在通过AI研究推动长文本处理技术的进步。
RoleLLM-public - 评估与提升大语言模型角色扮演能力的框架
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RoleLLM框架旨在评估和增强大语言模型的角色扮演能力。该框架包含RoleBench数据集、Context-Instruct知识提取方法、RoleGPT风格模仿技术和RoCIT微调策略。通过这些组件，RoleLLM显著提升了开源模型的角色扮演表现，在某些方面达到了与GPT-4相当的水平。这一框架为大语言模型在角色扮演任务中的应用提供了新的研究方向。
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