論文の概要: Why Does the Effective Context Length of LLMs Fall Short?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18745v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 13:51:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:44:00.381699
• Title: Why Does the Effective Context Length of LLMs Fall Short?
• Title（参考訳）: LLMの有効コンテキスト長はなぜ短くなるのか?
• Authors: Chenxin An, Jun Zhang, Ming Zhong, Lei Li, Shansan Gong, Yao Luo, Jingjing Xu, Lingpeng Kong,
• Abstract要約: 本稿では,SifTed Rotray 位置埋め込み (STRING) について紹介する。 ストリングは、トレーニング中の元の非効率な位置を上書きするために、よく訓練された位置をシフトし、既存のトレーニング期間内でのパフォーマンスを向上させる。 実験結果から, STRINGは最新の大規模モデルの性能を劇的に向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.34573617977013
• License:
• Abstract: Advancements in distributed training and efficient attention mechanisms have significantly expanded the context window sizes of large language models (LLMs). However, recent work reveals that the effective context lengths of open-source LLMs often fall short, typically not exceeding half of their training lengths. In this work, we attribute this limitation to the left-skewed frequency distribution of relative positions formed in LLMs pretraining and post-training stages, which impedes their ability to effectively gather distant information. To address this challenge, we introduce ShifTed Rotray position embeddING (STRING). STRING shifts well-trained positions to overwrite the original ineffective positions during inference, enhancing performance within their existing training lengths. Experimental results show that without additional training, STRING dramatically improves the performance of the latest large-scale models, such as Llama3.1 70B and Qwen2 72B, by over 10 points on popular long-context benchmarks RULER and InfiniteBench, establishing new state-of-the-art results for open-source LLMs. Compared to commercial models, Llama 3.1 70B with \method even achieves better performance than GPT-4-128K and clearly surpasses Claude 2 and Kimi-chat.
• Abstract（参考訳）: 分散トレーニングと効果的な注意機構の進歩は、大規模言語モデル(LLM)のコンテキストウィンドウサイズを大幅に拡大した。 しかし、最近の研究によると、オープンソースのLLMの有効コンテキスト長は、トレーニング期間の半分を超えないことが多い。 本研究では,LLMの事前訓練および後訓練段階における相対位置の左歪周波数分布に,この制限を考慮し,それらの情報収集を効果的に妨げている。 この課題に対処するために、SifTed Rotray位置埋め込み(STRING)を紹介します。 ストリングは、トレーニング中の元の非効率な位置を上書きするために、よく訓練された位置をシフトし、既存のトレーニング期間内でのパフォーマンスを向上させる。 Llama3.1 70B や Qwen2 72B といった最新の大規模モデルの性能は、追加のトレーニングなしで大幅に改善され、RULER や InfiniteBench といった一般的な長文ベンチマークでは10ポイント以上向上し、オープンソース LLM の新たな最先端結果が確立された。 商用モデルと比較すると、Llama 3.1 70B は GPT-4-128K よりも性能が良く、Claude 2 や Kimi-chat をはるかに上回っている。

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