大模型的长上下文能力正在迅速发展，以满足日益增长的复杂任务需求。以下是一些关于长上下文大模型的关键信息：
- 开源大模型 ：
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Llama 2 ：上下文长度为4K。
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Code-Llama 系列 ：由于需要输入代码，上下文长度扩展到了16K。
- 闭源大模型 ：
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OpenAI 的 GPT-4 Turbo ：提供了128K的上下文长度。
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Anthropic 的 Claude 2.1 ：提供了200K的上下文长度。
- 长上下文的需求 ：
- 上下文长度取决于语言和所使用的tokenizer，每个token对应的编码文本有所不同。例如，中文模型每个token通常对应超过1.5个字，因此200k的token可以处理约30万字的上下文。
- 技术扩展方法 ：
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技术改造 ：选择已经训练好的大模型，通过技术改造扩展其上下文长度，然后再进行微调训练。
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四行代码扩展 ：通过四行代码可以让大模型窗口长度暴增，最高可增加3倍，且“即插即用”，适用于任意大模型。
- 新方法和优化 ：
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Variable Vision Position Embedding （V2PE） ：清华大学、香港大学和上海AI Lab提出的一种新的位置编码方法，用于多模态大模型，显著提升了在32K至1M长度超长上下文任务中的表现。
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SelfExtended （SE） ：得克萨斯农工大学等机构发布的全新大模型窗口扩展方法，通过自我扩展技术增加上下文长度。
- 应用前景 ：
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长上下文大模型在处理大型项目和复杂代码时表现出色，例如Codestral 25.01在小于1000亿参数的代码模型中测试，上下文长度可达25.6万Token。
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多模态大模型的长上下文处理能力和多模态融合策略的有效结合，成为成功落地的关键。
综上所述，长上下文大模型在自然语言处理、代码生成和多模态应用等领域展现出巨大的潜力。随着技术的不断进步，未来这些模型将在更多场景中发挥重要作用。
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