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Longredi

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  1. TOOL · CL_160816 ·

    新方法在扩展上下文窗口后恢复LLM性能

    研究人员开发了LinearARD,一种新颖的自蒸馏方法,旨在恢复大型语言模型(LLM)在扩展上下文窗口后的性能。该技术侧重于对齐学生模型和教师模型之间的注意力动态,而不仅仅是匹配隐藏状态。通过使用线性内存核来高效管理注意力图,LinearARD显著减少了所需的训练token数量,在实现长上下文能力提升的同时,达到了原始短文本性能的98.3%。