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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01325v2
• Date: Sat, 3 Feb 2024 06:13:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 03:16:09.637614
• 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: LLMには、微調整なしで長いコンテキストを処理できる固有の能力がある、と我々は主張する。 バイレベルアテンション情報を構築することで,LLMのコンテキストウィンドウを拡張するためのSelfExtendを提案する。 複数のベンチマークで包括的な実験を行い、その結果、既存のLLMのコンテキストウィンドウ長を効果的に拡張できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.29860436274241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is well known that LLMs cannot generalize well to long contexts whose lengths are larger than the training sequence length. This poses challenges when employing LLMs for processing long input sequences during inference. In this work, we argue that LLMs themselves have inherent capabilities to handle long contexts without fine-tuning. To achieve this goal, we propose SelfExtend to extend the context window of LLMs by constructing bi-level attention information: the grouped attention and the neighbor attention. The grouped attention captures the dependencies among tokens that are far apart, while neighbor attention captures dependencies among adjacent tokens within a specified range. The two-level attentions are computed based on the original model's self-attention mechanism during inference. With minor code modification, our SelfExtend can effortlessly extend existing LLMs' context window without any fine-tuning. We conduct comprehensive experiments on multiple benchmarks and the results show that our SelfExtend can effectively extend existing LLMs' context window length. The code can be found at \url{https://github.com/datamllab/LongLM}.
• Abstract（参考訳）: LLMは、トレーニングシーケンス長よりも長さが大きい長い文脈ではうまく一般化できないことはよく知られている。 これは推論中に長い入力シーケンスを処理するためにllmを使用する場合の課題となる。 本研究では,LLM自体が,微調整をせずに長いコンテキストを処理できる固有の能力を持っていることを論じる。 この目的を達成するために,両レベルの注意情報を構築することで,LLMのコンテキストウィンドウを拡張するためのSelfExtendを提案する。 グループ化されたアテンションは、遠く離れたトークン間の依存関係をキャプチャし、隣のアテンションは特定の範囲内のトークン間の依存関係をキャプチャする。 2段階の注意は、推論中に元のモデルの自己注意機構に基づいて計算される。 マイナーなコード修正によって、SelfExtendは、微調整なしで既存のLLMのコンテキストウィンドウを拡張することができます。 複数のベンチマークを総合的に実験した結果,既存のllmsのコンテキストウィンドウ長を効果的に拡張できることがわかった。 コードは \url{https://github.com/datamllab/LongLM} で見ることができる。

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