Beyond the Limits: A Survey of Techniques to Extend the Context Length in Large Language Models
本文是LLM系列文章，针对《Beyond the Limits: A Survey of Techniques to Extend the Context Length in Large Language Models》的翻译。
超越极限：大型语言模型中上下文长度扩展技术综述
- 摘要
- 1 引言
- 2 长度外延
- 3 注意力近似
- 4 无需注意力的Transformer
- 5 模型压缩
- 6 硬件感知的Transformer
- 7 结论和未来方向
摘要
最近，大型语言模型（LLM）已经显示出非凡的能力，包括理解上下文、参与逻辑推理和生成响应。然而，这是以牺牲严格的计算和内存要求为代价实现的，阻碍了它们有效支持长输入序列的能力。这项调查全面回顾了最近为延长LLM中的序列长度而设计的技术和方法，从而提高了它们对长上下文理解的能力。特别是，我们回顾并分类了一系列技术，包括架构修改，如修改的位置编码和修改的注意力机制，这些技术旨在增强对较长序列的处理，同时避免计算需求的成比例增加。本研究中研究的各种方法可用于LLM的不同阶段，即训练、微调和推理。这使得LLM能够有效地处理扩展序列。最后一节讨论了当前方法的局限性，以及对未来研究方向的建议，强调了序列长度在LLM持续发展中的重要性。
1 引言
2 长度外延
3 注意力近似
4 无需注意力的Transformer
5 模型压缩
6 硬件感知的Transformer
7 结论和未来方向
在这项调查中，对有效延长LLM中序列长度的不同方法进行了系统综述。我们从工作的动机和LLM处理长序列的必要性开始。然后，我们讨论了包括架构更改的方法，如位置编码修改和注意力机制修改，旨在改进长序列处理，而不会显著增加计算成本。我们进一步深入研究了可以应用于不同阶段的方法，如训练、微调和推理，这些方法有效地提高了LLM处理长序列的能力。这些技术不仅解决了序列长度限制带来的直接挑战，而且为更复杂和上下文感知的LLM铺平了道路。
尽管取得了这些进步，但与计算成本、模型可解释性和整合外部知识的能力相关的挑战仍然普遍存在。在长序列LLM的设计和实现中，模型复杂性、处理速度和准确性之间的权衡仍然是一个关键的考虑因素。未来的研究可以集中在进一步优化LLM的架构，以提高其处理长序列的效率。创新可能涉及开发注意力机制或网络结构，它们可以更有效地处理长序列，同时不增加计算成本。此外，将LLM与外部知识相结合可以提高他们理解和生成更长的连贯和上下文准确序列的能力。在语言生成过程中探索有效的知识整合和检索方法也是有益的。此外，可以研究新的训练方法，以提高模型在较长序列上理解和保留信息的能力。课程学习等技术可能是探索的一个方向，在这些技术中，模型在训练过程中逐渐暴露在越来越长的序列中。最后但并非最不重要的是，还需要全面的基准测试和评估框架，以准确检查LLM处理长序列的能力。这包括创建专门挑战LLM的长上下文处理能力的数据集。