論文の概要: An Efficient Recipe for Long Context Extension via Middle-Focused Positional Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07138v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 07:46:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:28:44.399235
• Title: An Efficient Recipe for Long Context Extension via Middle-Focused Positional Encoding
• Title（参考訳）: 中焦点位置エンコーディングによる長期拡張のための効率的なレシピ
• Authors: Tong Wu, Yanpeng Zhao, Zilong Zheng,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習された大規模言語モデル(LLM)の文脈長を拡張する手法を提案する。 $textttCREAM$ 位置インデックスを操作することで位置エンコーディングを補間する。 実験によると、$textttCREAM$ は "Never Miss A Beat" 付き $texttLlama2-7B$ の Base 版と Chat 版の両方で LLM をターゲット長まで拡張することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.20222970947923
• License:
• Abstract: Recently, many methods have been developed to extend the context length of pre-trained large language models (LLMs), but they often require fine-tuning at the target length ($\gg4K$) and struggle to effectively utilize information from the middle part of the context. To address these issues, we propose $\textbf{C}$ontinuity-$\textbf{R}$elativity ind$\textbf{E}$xing with g$\textbf{A}$ussian $\textbf{M}$iddle ($\texttt{CREAM}$), which interpolates positional encodings by manipulating position indices. Apart from being simple, $\texttt{CREAM}$ is training-efficient: it only requires fine-tuning at the pre-trained context window (e.g., Llama 2-4K) and can extend LLMs to a much longer target context length (e.g., 256K). To ensure that the model focuses more on the information in the middle, we introduce a truncated Gaussian to encourage sampling from the middle part of the context during fine-tuning, thus alleviating the "Lost-in-the-Middle" problem faced by long-context LLMs. Experimental results show that $\texttt{CREAM}$ successfully extends LLMs to the target length for both Base and Chat versions of $\texttt{Llama2-7B}$ with "Never Miss A Beat". Our code is publicly available at https://github.com/bigai-nlco/cream.
• Abstract（参考訳）: 近年,事前訓練された大規模言語モデル (LLM) の文脈長を拡張する手法が数多く開発されているが,ターゲット長($\gg4K$)での微調整や,コンテキストの中央からの情報を有効に活用するのに苦労することが多い。 これらの問題に対処するため、$\textbf{C}$ontinuity-$\textbf{R}$elativity ind$\textbf{E}$xing with g$\textbf{A}$ussian $\textbf{M}$iddle ($\texttt{CREAM}$, which is propose $\textbf{C}$ontinuity-$\textbf{R}$elativity ind$\textbf{E}$xing with g$\textbf{A}$ussian $\textbf{M}$iddle ($\texttt{CREAM}$。 単純なこと以外は、$\texttt{CREAM}$はトレーニング効率が良い: トレーニング済みのコンテキストウィンドウ(例えば、Llama 2-4K)で微調整するだけで、LLMをもっと長いターゲットコンテキスト長(例えば、256K)まで拡張できる。 モデルが中間の情報をより重視することを保証するため,長いコンテキストLLMが直面する「中途半端な」問題を緩和し,微調整中のコンテキストの中間部分からのサンプリングを促進するために,切り詰めたガウス的手法を導入する。 実験結果から、$\texttt{CREAM}$ は "Never Miss A Beat" で、base と Chat の両バージョンで LLM をターゲット長に拡張することに成功した。 私たちのコードはhttps://github.com/bigai-nlco/cream.comで公開されています。

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