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清华厦大等提出无限长上下文技术
LLMxMapReduce：打破大模型记忆限制，实现无限长文本处理随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型在处理文本数据方面的能力得到了广泛应用。对于超长的文本处理，传统的单一大模型面临着巨大的挑战，如记忆限制和效率问题。近期，由清华、厦大等联合研究团队提出的LLMxMapReduce长文本分帧处理技术为解决这一问题提供了新的思路。一、...
2024-11-10 16:36:31
清华厦大等高校团队创新无限长上下文技术
大模型的记忆限制被打破了，一项革命性的技术——LLMxMapReduce长文本分帧处理技术应运而生。这项技术由清华大学、厦门大学等联合研究团队提出，它的诞生代表着模型能够处理无限长的上下文，这在自然语言处理领域是一项重大的突破。一、LLMxMapReduce技术的原理LLMxMapReduce技术通过将长上下文切分为多个片段，让模型可...
2024-11-10 05:17:03