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这篇文章介绍了一个名为MemLong的模型,它通过使用外部检索器来增强长文本建模的能力。MemLong结合了一个不可微的检索-记忆模块和一个部分可训练的解码器-仅语言模型,并引入了一种细粒度、可控的检索注意力机制,利用语义级别的相关块。在多个长文本建模基准测试上的综合评估表明,MemLong在性能上一致超越了其他最先进的大型语言模型。更重要的是,MemLong能够在单个3090 GPU上将上下文长度从4k扩展到80k。
论文:MemLong: Memory-Augmented Retrieval for Long Text Modeling
地址:https://arxiv.org/pdf/2408.16967
这篇论文提出了MemLong,一种用于长文本生成的方法,通过使用外部检索器检索历史信息来增强长上下文语言建模的能力。具体来说,
这篇论文提出的MemLong通过利用外部检索器显著增强了语言模型处理长文本的能力。MemLong成功将模型的上下文窗口从2k扩展到80k标记,并在长距离文本建模和理解任务中表现出显著的竞争优势。与全上下文模型相比,MemLong的性能提升了高达10.4个百分点。未来的研究方向包括将该方法应用于不同大小的模型,以及研究更广泛的检索器。
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