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讓Mistral 7B搞定長序列128K (e.g.雜誌)，使用YaRN插值改良手法
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
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帶你用上帝視角，針對市面上具有高度價值的影片/論文/書籍，用東方取象，與西方邏輯辯證的角度同時出發，跟著我一起來探討宇宙萬事萬物的本質，隨時隨地都可以來一場說走就走的思維旅行。作者在台積電 / 聯發科等科技產業有累計10年的資歷，近期對於人工智慧，東方易經，西方辯證邏輯，還有佛法向內求有深度興趣。
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