LongLoRA 是一种全新的微调方法，旨在提高大语言模型（LLM）的上下文处理能力，而无需过多的算力资源。传统上，增加 LLM 的上下文处理能力需要大量的算力支持，但 LongLoRA 采用了创新的方法，使 LLM 能够处理更长的文本和更多的信息。这种方法的核心是采用了两大步骤的高效微调方法。首先，它使用了一种称为转变短注意力 (S2-Attn) 的新型注意力形式，该方法能够在训练过程中节省计算能力，同时保持了高效性。其次，LongLoRA 重新挖掘了一种名为 LoRA 的方法，用于有效扩大训练信息的上下文。这个方法在与可训练的嵌入和规范化一起使用时非常有效。LongLoRA 提出了一种创新方法，使大型语言模型能够更轻松、更高效地处理大量信息，而无需消耗大量算力资源。它在处理长文本和复杂任务方面表现出色，为语言模型领域带来了新的可能性。