主要观点总结
本文介绍了如何通过前沿领域知识的学习，提高研究问题的认识和理解，并特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏以广泛而深入的阅读科研文献。文章重点讨论了在大型语言模型（LLM）中遇到的关键问题，包括上下文长度的限制和内存计算需求等挑战。针对这些问题，提出了LongCache方法，使LLM能够支持无限上下文但具有有限的上下文范围，并展示了其在主流LLMs上的性能表现。同时，文章还介绍了其他关于KV缓存压缩、指令调整数据选择、序列训练优化和模型预训练数据的研究结果。
关键观点总结
关键观点1: 前沿领域知识的重要性
通过前沿领域知识的学习，提高研究问题的认识和理解是自我提高的不竭源泉。
关键观点2: LongCache方法
提出了LongCache方法，使LLM能够支持无限上下文但具有有限的上下文范围，解决了长度扩展问题。
关键观点3: KV缓存压缩技术
介绍了一种无需训练的KV缓存压缩技术，为注意力头使用单独的缓存策略，实现了KV缓存大小超过70%的减少。
关键观点4: 指令调整数据选择
介绍了任务不可知梯度聚类核心集选择（TAGCOS）算法，用于指令调整数据选择，实现了接近完整数据集的性能。
关键观点5: 模型预训练数据的重要性
通过对预训练数据的全面n-gram分析，研究了泛化和记忆之间的相互作用，发现LLMs的能力来自于预训练数据中记忆和泛化之间的平衡。
文章预览
“ 问 渠 那 得 清 如 许 ， 为 有 源 头 活 水 来 ” ， 通 过 前 沿 领 域 知 识 的 学 习 ， 从 其 他 研 究 领 域 得 到 启 发 ， 对 研 究 问 题 的 本 质 有 更 清 晰 的 认 识 和 理 解 ， 是 自 我 提 高 的 不 竭 源 泉 。 为 此 ， 我 们 特 别 精 选 论 文 阅 读 笔 记 ， 开 辟 “ 源 头 活 水 ” 专 栏 ， 帮 助 你 广 泛 而 深 入 的 阅 读 科 研 文 献 ， 敬 请 关 注！ 01 Farewell to Length Extrapolation, a Training-Free Infinite Context with Finite Attention Scope 最大支持的上下文长度是限制大型语言模型（LLM）实际应用的一个关键瓶颈。尽管现有的长度扩展方法可以将LLMs的上下文扩展到数百万令牌，但这些方法都有明确的上限。这项工作提出了LongCache，这是一种无需训练的方法，它通过全上下文缓存选择和无需训练的集成，使LLM能够支持无限上下文，但具有有限的上下文范
………………………………
