悄无声息，然袭任务羊驼家族“最强版”来了！多个打败
与GPT-4持平，最强上下文长度达3.2万token的然袭任务LLaMA 2 Long，正式登场。多个打败
在性能上全面超越LLaMA 2。
和竞争对手相比，在指令微调MMLU (5-shot)等测试集上，多个打败表现超过ChatGPT。最强
在人类评估（human evaluation）上甚至优于10万token的Claude 2，这个话题还在Reddit上引发了讨论。多个打败
要知道，这些对比版本中，LLaMA 2 Long使用的最大版本也只有70B，远小于其他大模型。
这让人不禁感慨：Meta确实还是有两下子的。
也有人觉得，这才是最近Meta发布会的最大新闻啊，比Meta版ChatGPT要更令人兴奋。
论文介绍，LLaMA 2 Long使用了4000亿token语料加持下，并进行位置编码修改。
所以LLaMA 2 Long究竟是如何诞生的？
01
只对位置编码进行了一个非常小的改动
与LLaMA 2相比，LLaMA 2 Long的变化并不多。
一是训练参数上，采用了高达4000亿token的数据源。
——相反，原始LLaMA 2包含多个变体，但最多的版本也只有700亿。
二是架构上，与LLaMA 2保持不变，但对位置编码进行了一个非常小的必要修改，以此完成高达3.2亿token的上下文窗口支持。
在LLaMA 2中，它的位置编码采用的是旋转编码RoPE方法。
它是目前大模型中应用最广的一种相对位置编码，通过旋转矩阵来实现位置编码的外推。
本质上来说，RoPE就是将表示单词、数字等信息的token embeddings映射到3D图表上，给出它们相对于其他token的位置——即使在旋转时也如此。
这就能够使模型产生准确且有效的响应，并且比其他方法需要的信息更少，因此占用的计算存储也更小。
在此，Meta的研究人员通过对70亿规模的LLaMA 2进行实验，确定了LLaMA 2中的RoPE方法的一个关键限制：
即，阻止注意力模块聚集远处token的信息。
为此，Meta想出了一个非常简单的破解办法：
减少每个维度的旋转角度。
具体而言就是将超参数“基频（base frequency） b”从10000增加到500000。
这一改动立刻奏效，缩小了RoPE对远端token的衰减效应，并且在扩展LLAMA的上下文长度上优于一项类似的名为“位置插值”的方法（如下图所示，RoPE PI，衰减效果较为“隐含”）。
Ps. 图中RoPE表示基线方法，RoPE ABF为Meta此次发明的新方法，xPos是另一种应用了该方法的旋转编码变体。
一个问题是，通过上面这个可视化结果，Meta观察到RoPE在长程区域出现了较大的“振荡”，这对于语言建模来说可能不是个好消息。
不过，通过报告几种方法在长序列困惑度和FIRST-SENTENCE-RETRIEVAL两个任务上的表现来看，问题不大。
而且，尤其在后者任务上，他们提出的RoPE ABF是唯一一个可以始终保持性能的变体。
在附录中，Meta还通过可视化为螺旋图这一非常有趣的方式，将RoPE ABF与RoPE PI的差异进行了理论分析。
结果是，与RoPE PI相比，RoPE ABF的优势主要体现在它能以更大的粒度分配嵌入向量（the embedded vectors），从而使模型更容易区分位置。
此外，他们还观察到，嵌入向量之间的相对距离既对RoPE PI的关键参数有线性依赖性，也对RoPE ABF的关键参数也有对数依赖性。
这也就是为什么我们可以很容易地对基频这一超参数“下手”。
最终，LLaMA 2 Long凭借着这一改动，达成了3.2万的上下文token，并通过长下文连续预训练的共同作用，获得了开头所示的好成绩：
除了全面超越LLaMA 2、在特定任务上超越Claude 2和ChatGPT，Meta也给出了它和一些开源长下文模型的对比。
结果也相当不赖。
02
One More Thing
值得一提的是，这个最新的版本，是用LLaMA2生成的文本内容来进行训练的。
官方会不会正式发布这一版本，现在还没有更明确的消息，模型的网址也还没有找到。
不过已经有人提前兴奋起来了：
这对可商用微调大模型来说太有用了！
而在此之前，已经有非官方版本实现了3.2万token上下文，也是开源可商用。
“长颈鹿（Giraffe）”基于13B版本的LLaMA2打造。
研究团队提出了一种称为“截断（truncation）”的方法，对原始RoPE编码进行变换。
llama-2-7b-32k-instruct也可以支持3.2万上下文，模型规模是7B。
(责任编辑：焦点)