麻省理工学院和香港中文大学联合发布了LongLoRA，这是一种全新的微调方法，可以增强大语言模型的上下文能力，而无需消耗大量算力资源。
通常，想增加大语言模型的上下文处理能力，需要更多的算力支持。例如，将上下文长度从2048扩展至8192，需要多消耗16倍算力。
LongLoRA在开源模型LLaMA2 7B/13B/70B上进行了试验，将上下文原始长度扩展至32K、64K、100K，所需要的算力资源却很少。
开源地址：https://Github.com/dvlab-research/LongLoRA
论文地址：https://arxiv.org/abs/2309.12307
LongLoRA的高效微调方法
根据LongLoRA的论文介绍，采用了两大步骤完成了高效微调。第一，在训练期间使用一种更简单的注意力形式（聚焦于特定信息），开发者称之为转变短注意力（S2-Attn）。
这种新的注意力方法有助于节省大量的计算能力，而且几乎与常规的注意力方法一样有效，在训练过程中发挥了重要作用。
第二，重新挖掘了一种有效扩大上下文（用于训练的信息量）的方法。开发人员发现，一种名为LoRA的方法对此非常有效，尤其是当与可训练的嵌入和规范化一起使用时。
LongLoRA在各种任务上都显示出了优异的结果，可以与不同大小的LLMs一起使用。它可以将用于训练的数据量从4k增加到100k，对于另一个模型，可以增加到32k，所有这些都在一台强大的计算机机器上完成。此外，它与其他现有技术兼容性很强，并不会改变原始模型设计架构。
此外，为了让 LongLoRA 更加实用、高效，开发者还整理了一个名为 LongQA 的数据集，其中包含 3000 多对用于训练的问题和答案。这使得 LongLoRA 还能有效改进大语言模型的输出能力。
研究发现
该研究评估了Proof-pile 和 PG19数据集上的不同模型。研究发现，在训练过程中，随着上下文大小的增加，模型的表现更好，显示了其微调方法的有效性。
简单来说，使用更多信息进行训练，将会带来更好的结果。例如，当上下文窗口大小从 8192 增加到 32768 时，一个模型的困惑度性能从 2.72 提高到 2.50。
该研究还探讨了这些模型可以在一台机器上处理多少上下文。开发人员扩展了模型以处理极长的上下文，并发现模型仍然表现良好，尽管上下文尺寸较小时性能有所下降。
除了语言建模之外，该研究还测试了其他任务，包括在很长的对话中找到特定的主题。开发人员的模型在这项任务中的表现与最先进的模型类似，甚至在某些情况下表现得更好。值得一提的是，与竞争对手相比，开发人员的模型能够更有效地适应开源数据。
LongLoRA表明，大模型能够处理的信息越多，理解语言的能力就越强。并且它不仅擅长处理长文本，而且LongLoRA也非常擅长在长对话中找到特定的主题。这表明它可以处理现实世界中复杂而混乱的任务。
但因为加大了上下文窗口，所以LongLoRA在处理较短的文本片段时会有一些问题，这个问题作者还没有找到原因。
总体来说，LongLoRA 在大型语言模型领域提出了创新方法，在处理大量信息时，也可以更轻松、更高效地微调这些模型，而必须消耗更多的算力资源。
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