本文详细探讨了大型上下文窗口的技术可能性，尤其分析了将上下文长度增加到100K背后的六大优化技巧。本文作者Galina Alperovich是英国数据安全服务商Soveren的机器学习负责人。

大家好，我是极智视界，本文来介绍一下 有趣的羊驼系列大模型，是 LLaMA 的衍生。希望我的分享能对你的学习有一点帮助。

【新智元导读】LeCun转发了Meta团队提出的一种非常特别的处理LLM上下文的方案：通过把上下文内容处理为摘要节点树，让模型自行读取。这样就能非常显著地提升模型的上下文能力。

从文本等非结构化数据中抽取结构化信息的技术已经存在一段时间，这并非什么新技术。但是，大语言模型（LLMs）为信息提取技术带来了翻天覆地的变化。

💡前言 在日常工作中，企业会拥有企业的知识库，个人会拥有个人的知识库。但这些知识库沉淀多了，且如果不进行分类的话，久而久之，我们在查找问题答案的时候，就会发现「查找」这个事情，变得困难了许多。 基于此