一网打尽长文本训练技术

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注：作者 wangs， 毕业于985高校，曾在中国科学院国家重点实验室开展科研工作。从学期间，发表了1篇SCI论文、1篇EI论文，并申请了若干项专利。 主要研究方向集中在大模型（LLM)和（RAG）等领域，在自然语言处理（NLP）领域深耕数载。 本博客是降低从业人员学习门槛，奉献自己价值，致力于开源贡献，为技术赋能。后续将会持续推进，敬情关注。 论文解读：LongAlign: A Recipe for Long Context Alignment of Large Language Models 摘要： 扩展大型语言模型以有效地处理长上下文需要对 相似长度的输入序列进行指令微调 。为了解决这个问题，我们提出了 LongAlign——一种用于长上下文对齐的指令数据、训练和评估的配方。首先，我们使用 Self-Instruct 构建了一个长指令跟踪数据集 。为了确保数据的多样性，它涵盖了来自各种长上下文源的广泛任务。其次，我们采用 pac ………………………………