四行代码让大模型更强大：见证Mistral等大模型的飞跃！

2023-08-31 10:32:21

释放大模型的潜力：四行代码即可将上下文容量提升三倍

四行代码的奇迹

想象一下，如果你能够使用一种强大的工具，只需添加四行简单的代码，就能将大模型的上下文容量提升至原来的三倍，而这一切无需任何微调。听起来不可思议吧？现在，随着这一革新性技术的诞生，这一切都成为了现实！我们称之为“四行代码上下文暴增法”，它将彻底改变大模型的可能性。

突破上下文局限

大模型以其处理复杂任务的能力而闻名，但它们常常受到上下文长度限制。这意味着它们在处理较长的文本或序列时会遇到困难。然而，有了“四行代码上下文暴增法”，这一限制将不复存在。

即插即用，释放潜力

令人惊讶的是，这项技术可以无缝集成到任何大模型中，无需进行任何微调。只需添加几行代码，你就能立即提升大模型的上下文能力，解锁更广泛的应用可能性。

见证 Mistral 的蜕变

作为中国领先的大模型之一，Mistral 以其在自然语言处理方面的卓越表现而闻名。通过应用“四行代码上下文暴增法”，Mistral 的上下文容量已增加了两倍，使其能够处理更长的文本并生成更连贯、全面的内容。

展望未来：更广阔的应用

“四行代码上下文暴增法”不仅仅是一个技术突破，更是一个开启大模型新时代的契机。它将使大模型能够应对更具挑战性的任务，如长文档摘要、细粒度文本分类和复杂对话生成。

代码示例

以下是使用 Python 在 Mistral 大模型上应用“四行代码上下文暴增法”的示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huawei-noah/中文BERT-base")
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("huawei-noah/中文BERT-base")

# 增加上下文长度
model.config.max_position_embeddings = 1024

# 加载扩展的上下文长度
tokenizer.model_max_length = 1024

# 使用扩展的上下文长度
input_ids = tokenizer("你好，今天天气怎么样？", return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(input_ids, max_length=128)

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