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Meta无限长文本大模型来了：参数仅7B，已开源

谷歌之后，Meta 也来卷无限长上下文。Transformers 的二次复杂度和弱长度外推限制了它们扩展到长序列的能力，虽然存在线性注意力和状态空间模型等次二次解决方案，但从以往的经验来看，它们在预训练效率和下游任务准确性方面表现不佳。长文本是大语言模型一直在努力的方向。近日，谷歌提出的 Infini-Transformer 引入有效方法，可以将基于 Transformer 的大型语言模型 (LLM) 扩展到无限长输入，而不增加内存和计算需求，吸引了人们的关注。几乎就在同时，Meta 也提出了一种无限长文本技术。论

4/17/2024 5:59:00 PM

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