自然语言处理的历史可以追溯到20世纪50年代，早期的研究主要集中在机器翻译。然而，真正的突破出现在统计方法和深度学习的兴起。特别是近年来，基于深度学习的模型，如变换器（Transformer），使得NLP技术在各种任务中表现卓越，得以应对更复杂的语言 ...

Transformer 架构的一大挑战是它们在处理长文本序列时效率低下，由于每个标记与序列中的每个其他标记都相互作用导致二次复杂度，这就导致随着上下文长度的增加，计算和内存需求呈指数增长。 现在解决这一问题的方法包括稀疏注意力机制（sparse attention mechanisms），它限制了标记之间的交互数量，以及通过总结过去信息来减少序列长度的上下文压缩技术。

Transformer架构是由谷歌于2017年提出的一种神经网络架构，最初被设计用于处理序列数据，尤其是在自然语言处理领域。其核心概念是自注意力机制，允许模型在处理输入序列时捕捉词与词之间的关系，从而能更全面地关注输入序列的各个部分。这种架构包含多个 ...

The field of data science is evolving rapidly, driven by cutting-edge research in machine learning, artificial intelligence, ...

本文的实验遵循LWM和Gemini 1.5的「多针」评估方案，在不同长度的上下文中，N根针被插入不同的深度。每根「针」都由一个简洁的句子组成，为特定城市分配一个独特的魔法数字。

在过去的几十年里，人工智能（AI）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。自然语言处理是计算机科学和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。随着深度学习技术的发展，NLP的应用范围不断扩大，从简单的文本分析到复杂的对话系统，AI正在改变我们与计算机互动的方式。

在人工智能 (artificial intelligence, ...