研究在 llama.cpp 上为 Mistral-7B 与 Llama-3.1-8B 改造无界上下文
原文标题：Retrofitting Unbounded Context onto Stock Language Models
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论文提出通过操纵旋转注意力几何结构，在不修改权重的情况下为现成模型赋予近乎无界的上下文能力。方法保留 8K 近窗口，并用词索引与远窗口槽位在提示中安装远端键值。在 llama.cpp 上对 Mistral-7B 与 Llama-3.1-8B 实现后，32K 至百万 token 的单针检索达 99-100/100，128K 下预填充提速 1.85 倍。
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不改权重操纵旋转注意力几何，Mistral-7B 与 Llama-3.1-8B 在 llama.cpp 上实现 32K 至百万 token 检索 99-100/
- •保留 8K 近窗口于真实位置，远端键值经提示精确安装，用词索引定位请求中稀有词所指单元
- •在 llama.cpp 上对 Mistral-7B 与 Llama-3.1-8B 实现，单针检索在 32K 至百万 token 达 99-100/100
- •128K 下预填充提速 1.85 倍
- •远距离位置模糊导致注意力读到的是词袋而非序列；经描述而非词进行的读取在所有被测模型（含 70B）上均失败
为什么重要：为现成开源模型提供免训练的近无界上下文路径，但「按词读取」的硬限制决定了它适合检索式场景而非任意长文推理。
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