位置エンベディング除去によるLLMのコンテキスト拡張

この研究は、位置エンベディングを除去することにより、大規模言語モデル（LLM）のコンテキストウィンドウを拡張する新しいアプローチを探求しています。これは、より効率的でスケーラブルなLLMにつながる可能性があります。

• •研究は、LLMが処理できるコンテキストサイズを増やす方法を提案しています。
• •このアプローチは、位置エンベディングを削除することを含み、モデルアーキテクチャを単純化する可能性があります。
• •これは、長いドキュメントの理解と対話アプリケーションに影響を与える可能性があります。