如何训练百万级上下文LLM：与Gradient.ai的Mark Huang对话 (www.latent.space)

本文是对Latent Space播客节目“如何训练百万级上下文LLM”的总结，嘉宾是Gradient.ai的联合创始人Mark Huang。文章首先回顾了LLM上下文窗口大小的发展历程，然后介绍了Gradient如何利用RoPE编码、Ring Attention和课程学习将Llama3的上下文窗口扩展到100万甚至400万token。文章还讨论了长上下文模型的训练数据、评估基准以及潜在应用场景，并强调了多模态学习和持续评估对未来LLM发展的重要性。