MapReduce 与 LLM 相遇...
- 斌叔OKmath
- 2024-11-13 16:11:18
MapReduce 与 LLM 相遇：分而治之的方法让常规 LLM 能够处理比其上下文限制长 100 倍的文档
使用 MapReduce 原理，小上下文 LLM 现在能够有效地处理百万标记文档。
原始问题 ：
LLM 很难处理超出其上下文窗口的极长文本，这限制了它们在需要全面理解文档的任务中的应用。
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本文的解决方案️ ：
• LLM × MapReduce：一种无需训练的长序列处理框架
• 结构化信息协议：解决块间依赖性
• 上下文置信度校准：解决块间冲突
• 三阶段流程：映射、折叠和减少阶段以实现高效处理
-----
本文的关键见解 ：
• 分而治之的方法使短语境的 LLM 能够处理长文本
• 结构化信息和置信度校准改善跨块处理
• 框架与不同的 LLM 兼容，具有泛化能力
• 高效设计在速度上优于标准解码
-----
结果 ：
• 在 InfiniteBench 上的表现优于闭源和开源 LLM
• 平均分数：68.66（GPT-4 为 57.34）
• 使 Llama3-70B-Instruct（8K 上下文）能够处理 1280K 个令牌
• 推理速度更快：128K 令牌需要 2 个 GPU（标准解码需要 4 个 GPU）
使用 MapReduce 原理，小上下文 LLM 现在能够有效地处理百万标记文档。
原始问题 ：
LLM 很难处理超出其上下文窗口的极长文本，这限制了它们在需要全面理解文档的任务中的应用。
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本文的解决方案️ ：
• LLM × MapReduce：一种无需训练的长序列处理框架
• 结构化信息协议：解决块间依赖性
• 上下文置信度校准：解决块间冲突
• 三阶段流程：映射、折叠和减少阶段以实现高效处理
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本文的关键见解 ：
• 分而治之的方法使短语境的 LLM 能够处理长文本
• 结构化信息和置信度校准改善跨块处理
• 框架与不同的 LLM 兼容，具有泛化能力
• 高效设计在速度上优于标准解码
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结果 ：
• 在 InfiniteBench 上的表现优于闭源和开源 LLM
• 平均分数：68.66（GPT-4 为 57.34）
• 使 Llama3-70B-Instruct（8K 上下文）能够处理 1280K 个令牌
• 推理速度更快：128K 令牌需要 2 个 GPU（标准解码需要 4 个 GPU）
