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Awesome-LLM-Long-Context-Modeling学习资料汇总 - 长文本建模相关资源分享

RayRay
大语言模型长文本处理信息检索Transformer优化自然语言处理Github开源项目

Awesome-LLM-Long-Context-Modeling学习资料汇总 - 长文本建模相关资源分享

近年来,随着大型语言模型(LLM)的快速发展,如何处理和建模长文本输入成为了一个重要的研究方向。本文旨在为读者提供一个全面的资源导航,汇总了Awesome-LLM-Long-Context-Modeling项目中的优质学习材料,帮助大家更好地了解和学习这一领域。

📚 综述论文

对于初学者来说,阅读综述论文是快速了解领域全貌的好方法。以下是一些值得一读的综述论文:

  1. Efficient Transformers: A Survey - 这篇论文全面介绍了各种高效的Transformer变体。

  2. A Survey on Long Text Modeling with Transformers - 专门聚焦于长文本建模的综述,覆盖了主要的技术路线。

  3. Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey - 从Transformer架构的角度分析长文本LLM的最新进展。

LLM长文本建模概览

🔬 核心技术路线

长文本建模的主要技术路线包括:

  1. 高效注意力机制

  2. 递归Transformer

  3. 长度外推

    • 主要围绕位置编码展开,如ALiBi, RoPE等

  4. 长期记忆机制

💻 开源实现

许多优秀的工作都开源了代码实现,方便研究者复现和二次开发:

📊 评测基准

为了公平比较不同方法的性能,研究者们提出了一些专门针对长文本的评测基准:

  • SCROLLS: 一个包含7个长文本任务的基准
  • LongBench: 专注于评估LLM在长文本场景下的能力

长文本评测基准

🔍 深入阅读

想要更深入地了解某个具体方向,可以参考以下资源:

📝 结语

长文本建模是一个快速发展的研究方向,本文介绍的资源只是冰山一角。我们鼓励读者深入阅读原始论文,并关注Awesome-LLM-Long-Context-Modeling项目以获取最新进展。希望这份资料汇总能够帮助大家更好地学习和研究LLM的长文本建模技术!

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