Какие существуют подходы к оптимизации поиска длинных последовательностей в текстовых данных?

Некоторые подходы к оптимизации поиска длинных последовательностей в текстовых данных:

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