論文の概要: LLM Maybe LongLM: Self-Extend LLM Context Window Without Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01325v1
• Date: Tue, 2 Jan 2024 18:30:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 13:12:42.896901
• Title: LLM Maybe LongLM: Self-Extend LLM Context Window Without Tuning
• Title（参考訳）: LLMのLongLM: チューニング不要の自己拡張LDMコンテキストウィンドウ
• Authors: Hongye Jin, Xiaotian Han, Jingfeng Yang, Zhimeng Jiang, Zirui Liu, Chia-Yuan Chang, Huiyuan Chen, Xia Hu
• Abstract要約: この作業は、大規模な言語モデルに、微調整なしで長いコンテキストを扱う能力を与えます。 4行のコード修正しか行わず、提案手法は微調整なしで既存のLLMのコンテキストウインドウを拡張することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.29860436274241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work elicits LLMs' inherent ability to handle long contexts without fine-tuning. The limited length of the training sequence during training may limit the application of Large Language Models (LLMs) on long input sequences for inference. In this work, we argue that existing LLMs themselves have inherent capabilities for handling long contexts. Based on this argument, we suggest extending LLMs' context window by themselves to fully utilize the inherent ability.We propose Self-Extend to stimulate LLMs' long context handling potential. The basic idea is to construct bi-level attention information: the group level and the neighbor level. The two levels are computed by the original model's self-attention, which means the proposed does not require any training. With only four lines of code modification, the proposed method can effortlessly extend existing LLMs' context window without any fine-tuning. We conduct comprehensive experiments and the results show that the proposed method can effectively extend existing LLMs' context window's length.
• Abstract（参考訳）: この研究は、LLMが微調整なしで長いコンテキストを扱う能力を引き出す。 トレーニング中のトレーニングシーケンスの長さの制限は、推論のための長い入力シーケンスに対するLarge Language Models (LLM)の適用を制限する可能性がある。 本研究では,既存のLLM自体が長いコンテキストを扱う固有の能力を持っていることを論じる。 本論では,LLMのコンテキスト処理能力を最大限に活用するために,LLMのコンテキストウィンドウを単独で拡張することを提案する。 基本的な考え方は、グループレベルと近隣レベルという2段階の注意情報を構築することである。 2つのレベルは、オリジナルのモデルの自己注意によって計算される。 4行のコード修正しか行わず、提案手法は微調整なしで既存のLLMのコンテキストウインドウを拡張することができる。 提案手法は,既存のLLMのコンテキストウィンドウの長さを効果的に拡張できることを示す。

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