今年 2 月，Meta 发布的 LLaMA 大型语言模型系列，成功推动了开源聊天机器人的发展。因为 LLaMA 比之前发布的很多大模型参数少（参数量从 70 亿到 650 亿不等），但性能更好，例如，最大的 650 亿参数的 LLaMA 模型可以媲美谷歌的 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B，所以一经发布让很多研究者兴奋不已。
然而，LLaMA 仅授权给学术界的研发人员使用，从而限制了该模型的商业应用。
因而，研究者开始寻找那些可用于商业用途的 LLaMA，UC 伯克利的博士生 Hao Liu 发起的项目 OpenLLaMA，就是其中一个比较热门的 LLaMA 开源复制品，其使用了与原始 LLaMA 完全相同的预处理和训练超参数，可以说 OpenLLaMA 完全按照 LLaMA 的训练步骤来的。最重要的一点是，该模型可商用。
OpenLLaMA 在 Together 公司发布的 RedPajama 数据集上训练完成，有三个模型版本，分别为 3B、7B 和 13B，这些模型都经过了 1T tokens 的训练。结果显示，OpenLLaMA 在多项任务中的表现都与原始 LLaMA 相当，甚至有超越的情况。
除了不断发布新模型，研究者对模型处理 token 的能力探索不断。
几天前，田渊栋团队的最新研究用不到 1000 步微调，将 LLaMA 上下文扩展到 32K。再往前追溯，GPT-4 支持 32k token（这相当于 50 页的文字） ，Claude 可以处理 100k token （大概相当于一键总结《哈利波特》第一部）等等。
现在，一个新的基于 OpenLLaMA 大型语言模型来了，它将上下文的长度扩展到 256k token，甚至更多。该研究由 IDEAS NCBR 、波兰科学院、华沙大学、 Google DeepMind 联合完成。
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LongLLaMA 基于 OpenLLaMA 完成，微调方法采用 FOT （ Focused Transformer ）。本文表明，FOT 可以用于对已经存在的大型模型进行微调，以扩展其上下文长度。
该研究以 OpenLLaMA-3B 和 OpenLLaMA-7B 模型为起点，并使用 FOT 对它们进行微调。由此产生的模型称之为 LONGLLAMAs，能够在其训练上下文长度之外进行外推（甚至可以达到 256K），并且在短上下文任务上还能保持性能。
- 项目地址：https://github.com/CStanKonrad/long_llama
- 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.03170.pdf
有人将这一研究形容为 OpenLLaMA 的无限上下文版本，借助 FOT，模型很容易外推到更长的序列，例如在 8K token 上训练的模型，可以很容易外推到 256K 窗口大小。
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本文用到了 FOT 方法，它是 Transformer 模型中一种即插即用的扩展，可用于训练新模型，也可对现有的较大模型进行更长上下文微调。
为了达到这一目的，FOT 使用了记忆注意力层和跨批次（crossbatch）训练过程：
- 记忆注意力层使模型能够在推理时从外部存储器中检索信息，从而有效地扩展了上下文；
- 跨批次训练过程使模型倾向于学习（键，值）表示，这些表示对于记忆注意力层的使用非常简便。
有关 FOT 架构的概述，请参见图 2：
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下表为 LongLLaMA 的一些模型信息：
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最后，该项目还提供了 LongLLaMA 与原始 OpenLLaMA 模型的比较结果。
下图为 LongLLaMA 一些实验结果，在密码检索任务上，LongLLaMA 取得了良好的性能。具体而言，LongLLaMA 3B 模型远远超出了它的训练上下文长度 8K，对于 token 为 100k 时，准确率达到 94.5%，当 token 为 256k 时，准确率为 73%。
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下表为 LongLLaMA 3B 模型在两个下游任务（TREC 问题分类和 WebQS 问题回答）上的结果，结果显示，在使用长上下文时，LongLLaMA 性能改进明显。
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下表显示了即使在不需要长上下文的任务上，LongLLaMA 也能表现良好。实验在零样本设置下，对 LongLLaMA 和 OpenLLaMA 进行了比较。
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了解更多细节，可参考原论文与项目。
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