Некоторые подходы к оптимизации поиска длинных последовательностей в текстовых данных:

• Разреженное внимание. 1 Этот подход селективно фокусирует внимание модели на более маленьких подмножествах входных данных, снижая вычислительную нагрузку. 1
• Экстраполяция длины. 1 Стратегия пытается расширить эффективную длину входных данных модели без значительного увеличения вычислительной сложности. 1
• Сжатие контекста. 1 Техника сгущает наиболее важную информацию в тексте. 1
• Стратегии подсказок. 1 Например, Chain of Thought (CoT), которые разбивают сложные задачи на более мелкие, более управляемые шаги. 1
• Writing in the Margins (WiM). 1 Метод направлен на оптимизацию производительности больших языковых моделей (LLM) в задачах, требующих извлечения информации из длинных контекстов. 1 Вместо одновременной обработки всей входной последовательности WiM разбивает контекст на более мелкие, управляемые куски. 1
• Относительные позиционные вложения. 3 Вместо кодирования абсолютных позиций этот метод фиксирует относительное расстояние между маркерами. 3 Это позволяет модели лучше обрабатывать последовательности переменной длины и адаптироваться к различным контекстам, не будучи ограниченной предопределёнными позициями. 3