“ 研究transformers结构下longcontext的综述文章
https://arxiv.org/pdf/2311.12351v1.pdf
https://github.com/Strivin0311/long-llms-learning
随着ChatGPT等大型语言模型（LLMs）的兴起，基于Transformer的方法已经在自然语言处理领域取得了显著的进展。然而，当前的LLMs在处理长文本时仍存在局限性。本篇论文对Transformer架构在LLMs中的优化进行了全面调查，旨在提高其在长文本场景下的性能。
核心观点：
- 长文本处理问题：目前的LLMs在处理长文本输入和输出时面临计算复杂度和内存消耗的挑战。为了解决这些问题，研究人员已经开发了许多方法来优化Transformer架构。
- 方法分类：本文提出了一个全面的分类体系，将现有的方法分为五类：高效注意力机制、长期记忆机制、外推位置嵌入、上下文处理以及其他杂项方法。
长文处理分类：
- 高效注意力机制：通过减少计算复杂度和内存消耗，优化了Transformer中的注意力机制。例如，稀疏注意力、低秩注意力和滑动窗口注意力等方法。
- 长期记忆机制：通过引入额外的记忆模块来扩展上下文窗口，例如使用外部记忆、动态缓存和神经图灵机等技术。
- 外推位置嵌入：通过设计可推广的位置嵌入方法来处理不同长度的输入，例如使用对数尺度位置嵌入或循环位置嵌入。
- 上下文处理：在预处理和后处理阶段优化长文本处理，如使用分层注意力、文档分割和多粒度表示等技术。
- 杂项方法：包括特定的预训练目标、专家混合、量化、并行计算等其他方法，以提高LLMs在各个阶段的性能。
结论：本文全面概述了Transformer架构在大型语言模型中的进步，为处理长文本场景提供了有益的指导。然而，仍存在一些挑战，如计算复杂度、内存消耗和长文本理解等问题。未来的研究可以从以下几个方向展开：进一步优化注意力机制、设计更有效的长期记忆模块、探索可推广的位置嵌入方法、改进上下文处理技术以及开发新的杂项方法。