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微软 AI 发布 LongRoPE2：近乎无损地将大型语言模型上下文窗口扩展至 128K 标记，保持 97% 短上下文准确性大型语言模型（LLMs）虽然取得了显著进展，但其在有效处理长上下文序列方面的局限性依然存在。尽管像 GPT-4o 和 LLaMA3.1 这样的模型支持长达 128K 个标记的上下文窗口，但在扩展长度上保持高性能却颇具挑战。旋转位置嵌入（RoPE）在 LLMs 中编码位置信息，但在超出其预训练限制时会出现分布外（OOD）问题。这些 OOD 值出现在高维 RoPE 嵌入中，导致性能下降。更长的上下文窗口对于多轮对话、文档分析和长篇推理等人工智能应用至关重要。在没有有效的扩展方法的情况下，LLMs 在超出其默认

佛州小李哥

利用亚马逊云科技”多模态AI知识库“获取非结构化数据总结在多个行业的AI应用场景里，许多应用程序需要与不同多模态的内容交互和分析。其中一些应用程序需要处理复杂的文档，例如保险理赔单和医疗账单。移动应用还需要分析用户生成的一些图片、视频内容。企业需要在包括文档、图像、音频和视频文件的数字资产之上构建语义索引用于之后的数据搜索。然而从非结构化的多模态内容中获取洞察并不容易，大家需要为不同的数据格式处理、转换，并经过多个步骤才能获取所需的信息。这通常意味着我们方案中要用到多种模型，并且需要处理成本优化（如使用微调和提示工程）、安全防护（例如防止幻觉）、与第三方应用的

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大模型之路

Chain of Agents（COA）：大型语言模型在长文本任务中的协作新范式随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的应用日益广泛。然而，LLM在处理长文本任务时仍面临诸多挑战。传统的解决方案，如截断输入上下文或使用基于检索增强生成（RAG）的方法(面向企业RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的多维检索框架)，往往存在信息丢失或检索不准确的问题。为了更有效地处理长文本任务，Chain of Agents（CoA）框架应运而生。CoA通过多个LLM的协作，实现了对长文本的高效处理，为LLM在长文本任务中的应用提供了新