想让大模型在prompt中学习更多示例，这种方法能让你输入更多字符
基于Transformer的大型语言模型（LLM）已经展现出执行上下文学习（ICL）的强大能力，并且几乎已经成为许多自然语言处理（NLP）任务的不二选择。Transformer的自注意力机制可让训练高度并行化，从而能以分布式的方式处理长序列。LLM训练所用的序列的长度被称为其上下文窗口。Transformer的上下文窗口直接决定了可以提供示例的空间量，从而限制了其ICL能力。如果模型的上下文窗口有限，那么为模型提供稳健示例的空间就更少，而这些稳健示例正是执行ICL所用的。此外，当模型的上下文窗口特别短时，
论文：https://arxiv.org/abs/2309.00071 模型：https://github.com/jquesnelle/yarn
动态 NTK 插值法，无需微调就能用于预训练模型。 部分 NTK 插值法，当使用少量更长上下文的数据微调后，模型能取得最佳表现。
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