如何实现LLM的无限上下文？

Scaling Transformer to 1M tokens and beyond with RMT 这份技术报告展示了循环记忆的应用，以扩展 BERT 的上下文长度，这是自然语言处理中最有效的基于 Transformer 的模型之一。通过利用循环记忆 Transformer 架构，我们成功地将模型的有效上下文长度增加到前所未有的 200 万个标记，同时保持高记忆检索精度。我们的方法允许存储和处理局部和全局信息，并通过使用递归实现输入序列段之间的信息流。我们的实验证明了我们方法的有效性，这具有巨大的潜力来增强自然语言理解和生成任务的长期依赖处理，并为记忆密集型应用程序启用大规模上下文处理。 https://jieyibu.net/2023/05/20/rmt-%e7%aa%81%e7%a0%b4%e7%99%be%e4%b8%87%e4%b8%8a%e4%b8%8b%e6%96%87%e9%95%bf%e5%ba%a6/