Tim peneliti Microsoft membuat terobosan besar. Metode LongRoPE yang dikembangkannya berhasil memperluas jendela konteks model bahasa besar (LLM) hingga 2048k, mencapai perluasan 8 kali lipat sambil mempertahankan performa model yang stabil. Teknologi ini menghindari proses penyesuaian yang rumit dan secara signifikan meningkatkan efisiensi dengan mencari ketidakseragaman secara efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bahkan dalam jendela konteks yang sangat besar yaitu 2048k, kebingungan model masih dapat dipertahankan pada tingkat dasar.
Artikel ini berfokus pada:
Peneliti Microsoft mengusulkan metode LongRoPE untuk memperluas jendela konteks LLM hingga 2048k, mencapai perluasan 8 kali lipat dengan tetap mempertahankan kinerja. Hilangkan penyesuaian yang rumit dengan mencari ketidakseragaman secara efisien. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kebingungan dalam konteks 2048k tetap pada tingkat dasar, membuka arah baru untuk peningkatan kinerja model bahasa di masa depan.
Kemajuan terobosan metode LongRoPE menunjukkan jalan bagi pengembangan LLM di masa depan. Ini tidak hanya meningkatkan kemampuan pemrosesan model, namun juga menyederhanakan proses pelatihan dan pengoptimalan model, meletakkan dasar yang kuat untuk membangun bahasa yang lebih kuat dan efisien. model. Ini menandai langkah maju yang besar bagi teknologi LLM, dan masa depan menjanjikan.