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原標題：陳丹琦團隊新作：Llama-2上下文擴展至128k，10倍吞吐量僅需1/6內(nèi)存
關鍵字：騰訊,模型,上下文,編碼器,解碼器
文章來源：量子位
內(nèi)容字數(shù)：4553字

內(nèi)容摘要：

豐色 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI陳丹琦團隊剛剛發(fā)布了一種新的LLM上下文窗口擴展方法：
它僅用8k大小的token文檔進行訓練，就能將Llama-2窗口擴展至128k。
最重要的是，在這個過程中，只需要原來1/6的內(nèi)存，模型就獲得了10倍吞吐量。
除此之外，它還能大大降低訓練成本：
用該方法對7B大小的羊駝2進行改造，只需要一塊A100就能搞定。
團隊表示：
希望這個方法有用、好用，為未來的LLM們提供廉價又有效的長上下文能力。
目前，模型和代碼都已在HuggingFace和GitHub上發(fā)布。
只需添加兩個組件這個方法名叫CEPE，全稱“并行編碼上下文擴展（Context Expansion with Parallel Encoding）”。
作為輕量級框架，它可用于擴展任何預訓練和指令微調(diào)模型的上下文窗口。
對于任何預訓練的僅解碼器語言模型，CEPE通過添加兩個小組件來實現(xiàn)擴展：
一個是小型編碼器，用于對長上下文進行塊編碼；
一個是交叉注意力模塊，插入到解碼器的每一層，用于關注編碼器表示。
完整架構如下：
在這個示意圖中，編碼器模型并行編碼上下文的3個額外塊，并與

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文章來源：量子位
作者微信：QbitAI
作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業(yè)新突破