Long Context
orchestra-research/ai-research-skills/19-emerging-techniques/long-context作者 orchestra-research773a52944ba4MIT13K 個星標收錄於 2026年10月8日更新於 2026年10月8日儲存庫3 個月前更新
Extend context windows of transformer models using RoPE, YaRN, ALiBi, and position interpolation techniques. Use when processing long documents (32k-128k+ tokens), extending pre-trained models beyond original context limits, or implementing efficient positional encodings. Covers rotary embeddings, attention biases, interpolation methods, and extrapolation strategies for LLMs.
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| 路徑 | 大小 | 類型 |
|---|---|---|
| references/extension_methods.md | 14.2 KB | text/markdown |
| references/fine_tuning.md | 16 KB | text/markdown |
| references/rope.md | 11.8 KB | text/markdown |
| SKILL.md | 15.2 KB | text/markdown |
來源與署名
來源：orchestra-research/ai-research-skills位於19-emerging-techniques/long-context提交773a529
授權條款： MIT
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