对增加LLaMA 3 上下文长度技术的猜测

AI苏妲己:

在许多应用场景中,如长对话、长文档摘要或长期计划执行等,大语言模型能够支持较长的上下文窗口是非常理想的。以一次处理约50页书籍内容为例,通常需要模型支持32K个token的上下文长度。目前,主流的大语言模型通常提供100K和200K参数量级的版本,以适应这些需求。然而,最新推出的LLaMA 3 模型的上下文长度仅为8K,在这方面显得有些不足。

从头开始训练一个具有超长上下文窗口的大语言模型通常需要巨大的算力和资金投入。这不禁让我们思考:有没有一种方法能够在不从头训练的情况下,扩展现有预训练语言模型的上下文窗口呢?RoPE(Rotary Position Embedding)位置编码技术可能是一个潜在的解决方案。

RoPE是一种位置编码技术,它通过旋转位置编码,使得Transformer模型能够在更长的上下文中捕获位置信息。与传统的绝对位置编码不同,RoPE引入了旋转矩阵,将位置信息编码为相对关系,从而使模型能够处理任意长度的序列。

为了利用RoPE增加预训练语言模型的上下文长度,我们可以采取以下步骤:

在预训练模型的基础上,将原有的绝对位置编码替换为ROPE编码。这一步不需要重新训练模型,只需要调整位置编码的计算方式。调整模型的输入流水线,以支持更长的序列长度。这可能涉及到对输入数据的分批处理、注意力掩码的调整等。微调模型在下游任务上的性能。由于位置编码的改变,模型在处理长序列时的行为可能会有所不同。因此,我们需要在具体任务上对模型进行微调,以适应新的位置编码方式。评估模型在长上下文任务上的性能。通过增加测试样本的序列长度,我们可以评估模型在处理长上下文时的性能表现,以验证RoPE编码的有效性。通过这种方式,我们可以在不从头开始训练的情况下,利用RoPE编码增加预训练语言模型的上下文长度。这种方法的优点是实现简单、计算成本低,不需要大量的训练资源。

但是RoPE技术也存在一些问题:

1.预训练模型的参数是在原有的绝对位置编码下学习的,替换为RoPE编码后,模型的性能可能会受到一定影响。

2.尽管RoPE编码能够处理任意长度的序列,但模型的其他部分(如注意力机制)仍然受到计算资源的限制。因此,可处理的最大序列长度仍然取决于硬件条件。

3.在某些任务上,仅仅增加上下文长度可能不足以提高性能,还需要考虑模型架构、训练方法等其他因素。

目前开源界已经有人开始着手开发长文本 LLaMA 3 :

1.针对预训练模型参数与ROPE编码不匹配的问题,进行针对性的微调。在替换位置编码后,使用较小的学习率和较短的训练时间,针对性地微调模型参数,使其适应新的位置编码方式。这可以在不完全重新训练模型的情况下,提高模型与ROPE编码的匹配度。逐步替换位置编码,在训练过程中,先将一部分绝对位置编码替换为ROPE编码,再逐渐增加ROPE编码的比例,直到完全替换。这种渐进式的替换方式可以帮助模型平滑地适应新的位置编码。

2.针对计算资源限制的问题,使用稀疏注意力机制。在计算注意力时,不是考虑所有的位置,而是只关注距离当前位置较近的一些位置。这可以大大减少计算量和内存占用,从而在有限的计算资源下处理更长的序列。采用层次化的注意力机制,将长序列划分为多个段落或块,在段落或块的层面上计算注意力,再在更高的层面上计算段落或块之间的注意力。这种层次化的处理方式可以减少长序列带来的计算复杂度。

3.针对仅增加上下文长度不足以提高性能的问题,结合领域知识改进模型架构。根据具体任务的特点,设计更适合处理长文本的模型架构。例如,对于文档摘要任务,可以引入层次化的编码器-解码器结构;对于长文本分类任务,可以引入基于图的神经网络模型等。引入外部知识增强模型,利用知识图谱、规则库等外部知识资源,为模型提供更丰富的背景信息和推理能力。这可以帮助模型更好地理解和处理长文本中的复杂语义关系。设计针对长文本的预训练任务,在预训练阶段,设计一些专门针对长文本理解的任务,如长文本摘要、长文本问答等,以帮助模型学习到更好的长文本表示和处理能力。

总的来说,尽管将RoPE技术应用于LLaMA模型以支持长文本处理仍面临一些挑战,但开源界已经在积极探索和尝试各种改进方案。通过针对性的微调、渐进式的位置编码替换、稀疏注意力机制、层次化注意力机制等技术手段,研究者们正在努力提高模型与RoPE编码的匹配度,并在有限的计算资源下处理更长的序列。

在这里做一个大胆的猜测,可能2周内就会有支持长文本的 LLaMA 3 可以使用了!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/2769.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

微前端实现原理详解——以Single-Spa为例

Single-Spa是一个用于微前端架构的JavaScript框架。它允许在一个应用程序中同时加载多个前端框架,例如React、Angular、Vue等。以下是Single-Spa的核心架构解析: 核心思想:Single-Spa的核心思想是将前端应用程序拆分为多个小应用,…

多台机器的docker容器的跨主机ROS通信

docker启动时,会在宿主主机上创建一个名为docker0的虚拟网络接口,默认选择172.17.0.0。docker0只是一个在绑定到这上面的其他网卡间自动转发数据包的虚拟以太网桥,它可以使容器和主机相互通信,容器与容器间通信。 问题是&#xf…

【题目2】 大衍数列,斐波拉契数列等,用VBA 和python解决

目录 0 原始题目:大衍数列 0.1 原始题目 0.2 知识点 1 大衍数列 1.1 大衍数列定义 1.1.1 大衍数列定义 1.1.2 大衍数列注意点 1.2 用VBA实现大衍数列 1.3 用python实现大衍数列 2 斐波拉契数列 /兔子数列/ 黄金分割数列 2.1 斐波拉契数列定义 2.1.1 下面…

【Linux】Kill Process 后依然占用显卡空间并显示 No Such Process

问题 : 如图所示,在显卡上使用 Crtl C 结束某个进程后,使用 nvitop 工具或者 nvidia-smi 命令,显示 No Such Process,但是确占用着显卡空间。搜索这个 PID 时,也显示找不到。 解决:实际上是因为…

BUUCTF——[网鼎杯 2018]Fakebook

BUUCTF——[网鼎杯 2018]Fakebook 1.测试SQl注入的注入点1 2.尝试使用-- -进行闭合,但是不行 3.尝试使用数字型的SQL注入,使用--进行注入后面的SQL语句 4.尝试使用and 11 判断其是否真的存在SQL注入 5.尝试使用and 12进行判断 6.发现这个地方确实存…

机器学习 | 使用Python开发多输出回归模型

多输出回归是监督机器学习的一种特殊形式,可以同时预测多个目标变量。虽然传统回归侧重于基于一组输入特征预测单个数值(目标变量),但多输出回归扩展了这一概念,可以同时预测多个数值,这在各种现实世界的应…

JavaScript 模块导出示例

JavaScript 模块导出示例说明 在 JavaScript 中,我们可以通过 export 关键字将模块中的功能导出,以供其他模块使用。导出可以是单个默认值,也可以是多个命名值。本文将分别介绍导出单个值和导出多个值的示例说明。 导出单个值 当模块中只有…

【产研测类】线上问题处理机制

1 概述 本规范致力于优化运营与产研团队在线问题管理的效率与效果,全面覆盖生产问题的识别、处理机制、分类分级、责任归属和明确奖惩机制。同时,侧重资源重点解决主流程关联的核心模块生产问题。如此,确保各个环节责任到人,内…

Vue2、Vue3响应式原理和相关源码(持续更新~)

目录 一、vue2响应式原理 对应常规源码?: 数组有哪些不同?: 总结下,vue2有哪些缺陷? 在以往的经验中,我们主技术栈为vue的前端开发,在面试的时候被问到响应式原理的概率是非常大…

单细胞分析|整合 scRNA-seq 和 scATAC-seq 数据

引言 单细胞转录组学极大地提升了对细胞状态进行分类的能力,但要深入理解生物学现象,不能仅仅停留在对细胞群的简单列举上。随着新方法的不断涌现,用于测量细胞的不同状态,一个关键的挑战是如何将这些数据集整合起来,以…

24pht春3

pht春3 A 显然 f [ i ] [ j ] f[i][j] f[i][j] 表示前 i j ij ij 个,有 i i i 个用 a a a , j j j 个选 b b b 的方案数。然后显然。 不是,好像假了, k s ≠ n ks\neq n ksn 直接按 a a a 排序,那样子只要…

达梦数据库的DMRMAN工具-数据备份

达梦数据库的DMRMAN工具-数据备份 基础信息 OS版本: Red Hat Enterprise Linux Server release 7.9 (Maipo) DB版本: DM Database Server 64 V8 DB Version: 0x7000c 03134284132-20240115-215128-200811 备份数据库 1.1 设置备份选项 备份命令如果仅…

Spring三级缓存源码解析

Spring三级缓存 前置知识三级缓存定义SpringBean生命周期 Bean的初始化getSingleton 分析加入一级缓存 CreateBean过程(A)A填充属性BB填充属性A,执行getSingleton(A)B完成初始化 前置知识 三级缓存定义 public class DefaultSingletonBeanRegistry ext…

云打印为什么这么便宜?

随着云打印的火热发展,越来越多的用户开始选择云打印服务了。我们在之前的内容里也介绍过,现在的易绘创云打印服务A4低至5分钱/页。那么云打印为什么这么便宜呢?今天小易就带大家来了解一下。 云打印为什么这么便宜? 相信很多用户…

C#面:简述常用的集合类

List&#xff1a;List 是一个动态数组&#xff0c;可以根据需要自动调整大小。它提供了添加、删除、查找和排序等常见操作。例如&#xff0c;可以使用 List 来存储一组整数。Dictionary<TKey&#xff0c; TValue>:是一个键值对集合&#xff0c;其中每个键都是唯一的。它提…

Element-plus DatePicker 日期选择器【正则校验时间范围】

效果图&#xff1a; 利用element-plus中的form表单验证完成效果。 <el-form-item label"检查计划截止日期&#xff1a;" prop"deadline"><el-date-pickerv-model"form.deadline"value-format"YYYY-MM-DD"style"width: …

陇剑杯 省赛 攻击者3 CTF wireshark 流量分析

陇剑杯 省赛 攻击者3 CTF wireshark 流量分析 题目 链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1KSSXOVNPC5hu_Mf60uKM2A?pwdhaek 提取码&#xff1a;haek ├───LogAnalize │ ├───linux简单日志分析 │ │ linux-log_2.zip │ │ │ ├───misc日志…

压测步骤-uload

1.在群里申请进行性能测试 2.搭建环境&#xff0c;开始测试 3.关闭服务&#xff0c;停掉所有相关进程 4.在群里通知大家环境可用 在压测机器 &#xff08;2台&#xff09;A B 杀掉RECOMMEND进程 ps -ef|grep recommend|awk {print $2}|xargs kill -9 其中一台搭建RS测试环境 提…

NAT的知识点和实现

1.NAT的作用&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;、把内网私网IP转换公网IP&#xff1b; &#xff08;2&#xff09;、隐藏内网&#xff0c;起到保护内网作用&#xff1b; &#xff08;3&#xff09;、适当的缓解的IPv4地址空间枯竭&#xff1b; &#xff08;4&#xff…

【数据分析面试】28.查找职工信息 (SQL文字处理/通配符查找)

题目 现在公司里有职工信息表Worker, HR需要你提供不同的职工信息&#xff0c;包括&#xff1a; 从 Worker 表中获取 “FIRST_NAME” 并以大写形式显示。从 Worker 表中获取 DEPARTMENT 的唯一值。查找 Worker 表中 FIRST_NAME 的前三个字符。查找 Worker 表中名为 ‘Amitabh…