大规模模型在长序列上的关键挑战

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原标题：探讨大型模型在处理长上下文时的关键问题

关键词：上下文、数据、长度、注意力、模型

本文内容摘要来自人工智能学家，文章字数达到20128字。长上下文语言模型的发展成为LLM领域的一大亮点。在过去的一年中，出现了几种处理长上下文的语言模型，比如GPT-4（32k上下文）、MosaicML的MPT（65k上下文）以及Anthropic的Claude（100k上下文）。然而，对于Transformer模型而言，扩展上下文长度带来的挑战在于其核心注意力层的时间复杂度和空间复杂度与输入序列长度的平方成正比。一年前，来自斯坦福大学和纽约州立大学布法罗…

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