論文の概要: A Survey on Transformer Context Extension: Approaches and Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13299v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 15:44:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:36:00.966747
• Title: A Survey on Transformer Context Extension: Approaches and Evaluation
• Title（参考訳）: 変圧器コンテキスト拡張に関する調査 : アプローチと評価
• Authors: Yijun Liu, Jinzheng Yu, Yang Xu, Zhongyang Li, Qingfu Zhu,
• Abstract要約: Transformer に基づく大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) に広く応用されている。 しかし、長いコンテキストのシナリオでは、いくつかの問題によりLLMの性能は低下する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.727256455697011
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) based on Transformer have been widely applied in the filed of natural language processing (NLP), demonstrating strong performance, particularly in handling short text tasks. However, when it comes to long context scenarios, the performance of LLMs degrades due to some challenges. To alleviate this phenomenon, there is a number of work proposed recently. In this survey, we first list the challenges of applying pre-trained LLMs to process long contexts. Then systematically review the approaches related to long context and propose our taxonomy categorizing them into four main types: positional encoding, context compression, retrieval augmented, and attention pattern. In addition to the approaches, we focus on the evaluation of long context, organizing relevant data, tasks, and metrics based on existing long context benchmarks. Finally, we summarize unresolved issues in the long context domain and put forward our views on future developments.
• Abstract（参考訳）: Transformerをベースとした大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) に広く応用されており、特に短いテキストタスクの処理において高い性能を示している。 しかし、長いコンテキストシナリオでは、いくつかの問題によりLLMの性能は低下する。 この現象を緩和するために、最近多くの研究が提案されている。 本調査では、まず、学習済みのLLMを長期の文脈に応用することの課題を列挙する。 次に、長期的文脈に関するアプローチを体系的に検討し、位置エンコーディング、文脈圧縮、検索強化、注意パターンの4つのタイプに分類する分類法を提案する。 アプローチに加えて、我々は、既存の長期コンテキストベンチマークに基づいて関連するデータ、タスク、メトリクスを整理し、長期コンテキストの評価に焦点を当てる。 最後に、長いコンテキスト領域で未解決の問題を要約し、今後の発展についての見解を述べた。

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