long-context

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.

1. Zainstaluj wymagane biblioteki: pip install transformers torch. Dla dodatkowych możliwości dodaj einops (operacje tensorowe) oraz rotary-embedding-torch (samodzielna implementacja RoPE). Opcjonalnie zainstaluj flash-attn dla lepszej wydajności: pip install flash-attn --no-build-isolation.

2. Zaimportuj moduł RotaryEmbedding z biblioteki transformers lub użyj samodzielnej implementacji. Moduł ten obsługuje rotacyjne osadzenia pozycji, które są kluczowe do rozszerzenia kontekstu.

3. Skonfiguruj model transformera, aby używał wybranej techniki: RoPE dla rotacyjnych osadzeń, YaRN dla zaawansowanej interpolacji, ALiBi dla odchyleń uwagi liniowej lub Position Interpolation dla elastycznego skalowania. Każda technika ma inne zastosowania w zależności od Twoich potrzeb.

4. Załaduj pretrenowany model (np. LLaMA, Mistral) i zastosuj wybraną metodę rozszerzenia kontekstu. Transformers automatycznie wspiera RoPE i YaRN dla kompatybilnych modeli.

5. Przetestuj model na długich dokumentach (32k, 64k lub 128k+ tokenów) aby sprawdzić, czy rozszerzenie kontekstu działa poprawnie. Monitoruj wydajność i zużycie pamięci.

6. Jeśli chcesz dostroić model dla jeszcze dłuższych sekwencji, użyj Position Interpolation lub YaRN z minimalnym nakładem obliczeniowym. Dokumentacja zawiera referencje do artykułów naukowych (RoFormer, YaRN, ALiBi) z szczegółowymi algorytmami.