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大規模言語モデルで長文処理を実現するには？

2025-09-10
AIアンサー
2.1 K

長文処理の課題

従来のLLMは固定長のコンテキスト・ウィンドウによって制限されていたが、アンスローはスパース・アテンションなどの技術革新によってこの問題を解決している。

実施プログラム

  • 特定のモデルバージョンを選択するLlama 3.3は89Kトークンをサポートし、Llama 3.1は342Kトークンをサポートしています。
  • context_windowパラメータの正しい設定: モデルのロード時に明示的に設定する必要がある。
  • 位置補間の使用アンスローにはRoPE拡張プログラムが組み込まれています。

ベストプラクティス

  • タスク要件に基づくウィンドウサイズと計算オーバヘッドのトレードオフ
  • チャンキング戦略は、非常に長い文章にも使える
  • FlashAttention-2による追加アクセラレーション

この答えは記事から得たものである。Unsloth: 大規模言語モデルの効率的な微調整と学習のためのオープンソースツールについて

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 大規模言語モデルで長文処理を実現するには？
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