前言:
本篇精選熱點論文，基於ROPE(Rotary Position Embeddings)改善插值方式，讓模型可以在短序列(4K Tokens)進行訓練，接著在長序列(128K Tokens)僅做少數微調，甚至無須微調，就能達到泛化到極長輸入序列的能力，讓Context Window可以吞下一整本雜誌，生成困惑度足夠小的內容!
在寫這篇的同時Chatgpt4-turbo宣布能將輸入序列長度擴增到128K，應該有用到本篇所提出的方法，此方法使得LLM的效能還有應用彈性極大化，需要好好的學習一下。
論文與開源模型:
YaRN: Efficient Context Window Extension of
