加州大学伯克利分校的研究人员推出新技术LLoCO（Learning Long Contexts Offline），旨在解决大语言模型（LLMs）处理长文本时遇到的挑战。由于自注意力机制的计算和内存开销随序列长度增加而呈二次方增长，以及生成过程中庞大的键值（KV）缓存大小，处理长文本对LLMs来说一直是个难题。
主要功能和特点：
- 上下文压缩：LLoCO通过上下文压缩技术，将长文本信息压缩成更紧凑的表示形式。
- 参数高效的微调：使用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术进行参数高效的微调，以适应特定的任务或领域。
- 提高效率：通过压缩和微调，LLoCO能够在保持高准确性的同时显著减少推理过程中使用的令牌数量，从而提高处理长文本的效率。
工作原理： LLoCO的工作流程包括三个阶段：预处理、微调和服务。在预处理阶段，使用上下文编码器（例如AutoCompressor）将长文档压缩成简短的摘要嵌入。在微调阶段，对这些压缩后的“作弊纸”使用LoRA进行参数高效的微调，而不是改变其内容。在服务阶段，使用标准的RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索器检索压缩后的文档和最相关的LoRA模块，并将它们应用于LLM进行推理。
具体应用场景：
- 长文本问答系统：LLoCO可以用于构建能够处理长篇文章或书籍的问答系统，用户可以针对长文本提出问题，系统能够准确回答。
- 文档摘要：LLoCO适用于自动文档摘要任务，能够从大量文本中提取关键信息并生成简洁的总结。
- 知识密集型任务：在需要处理和理解大量背景知识的任务中，如法律文件分析或学术研究，LLoCO能够提供更高效的信息处理方式。
论文中的实验表明，LLoCO在多个长文本问答数据集上显著优于传统的上下文学习方法，同时在推理过程中使用的令牌数量减少了30倍，实现了高达7.62倍的速度提升，大幅降低了长文档问答的成本，使其成为高效处理长文本的有前景的解决方案。
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