23｜模型核心技术指标：如何提高上下文长度？

1. 上下文长度对AI问答产品的智能和人性化表现具有重要影响，是大型语言模型的重要技术指标。 2. 上下文长度的提升是大厂商在宣传产品时的重点之一，对于实现个性化交互具有基础性意义。 3. 大型语言模型的最高水平由单步骤容量和执行的步骤数决定，上下文长度的增加同样重要。 4. 计算资源限制、内存消耗和宽带限制是导致上下文限制的核心原因。 5. 支持更长上下文的方法包括稀疏注意力机制、滑动窗口和降采样，但可能牺牲模型性能。 6. 在模型训练方面，采用了多项基于Seqence维度的并行策略，Flash Attention、Fuse Cross Entropy、CPU offload等技术降低了显存压力。 7. 在模型推理方面，采用了GQA替换MHA、2Paged attention、低比特量化、MoE & KVCache裁减等策略，提高了推理速度和显存利用率。 8. 超长上下文测试中发现，大模型的效果受Prompt和内容的影响，以及对模型提问的Prompt写得是否足够明确。 9. 超长上下文会带来注意力机制计算量的增加，需要思考如何计算出计算量的增加。 These key points summarize the importance of context length in AI question-answering products, the limitations and methods to support longer context, as well as the strategies used in model training and inference. Additionally, it highlights the impact of prompts and content on the effectiveness of large models in handling ultra-long contexts and the need to consider the increase in attention mechanism computation.