AI交流(进群备注:LongPO)

LongPO是一个让大语言模型在长文本上自我进化的项目,无需人工标注,能够轻松扩展上下文长度。通过自我进化机制,模型可以在长文本任务中表现更佳,同时短文本性能不降反升。
LongPO的特点:
- 1. 自我进化,无需人工或高级LLM标注
- 2. 一次性扩展上下文长度至128K甚至更长
- 3. 长文本能力提升同时,短文本性能不降反升
LongPO的功能:
- 1. 用于扩展大语言模型的上下文长度
- 2. 提升模型在长文本任务中的表现
- 3. 无需人工标注,自动优化模型性能
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Forgetting Transformer (FoX)开源 – 改进的Transformer,增强长文本处理
Forgetting Transformer (FoX) 是一种改进的 Transformer 模型,通过在 Softmax 注意力机制中加入遗忘门,增强了处理长文本和序列任务的能力。它的设计目标是提升长文本建模、长度外推和短文本任务的性能,同时保持长上下文处理能力,并解决标准 Transformer 缺乏显式数据依赖遗忘机制的问题。FoX 通过数据依赖的方式下调未归一化的注意力分数,命名为“遗忘注意力”(Forgetting Attention)。研究表明,FoX 在长上下文语言建模、长度外推和短上下文下游任务上优于标准 Transformer,而在长上下文下游任务上表现相当。此外,FoX 兼容 Flash Attention 算法,且无需位置嵌入,保留了 Transformer 相对于循环序列模型(如 Mamba-2、HGRN2 和 DeltaNet)在长上下文能力上的优势。
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