Link：e-2-llm
E^2-LLM是一種高效極限擴充套件的大語言模型方法，透過僅需一次訓練過程和大幅降低的計算成本，實現了對長上下文任務的有效支援。該方法採用了RoPE位置嵌入，並引入了兩種不同的增強方法，旨在使模型在推理時更具魯棒性。在多個基準資料集上的綜合實驗結果證明瞭E^2-LLM在挑戰性長上下文任務上的有效性。
需求人群：
"E^2-LLM可用於處理挑戰性的長上下文任務，適用於自然語言處理、文字生成等領域。"
使用場景示例：
用於長文字生成任務的模型訓練
支援長上下文的自然語言處理應用
文字生成任務中的挑戰性長上下文推理
產品特色：
僅需一次訓練過程
大幅降低計算成本
支援不同的評估上下文視窗