摘要
大语言模型（LLMs）处理长上下文面临三大挑战：长文本稀缺性、高计算成本及短上下文能力遗忘。现有方法依赖LLMs或人工干预，成本高且长度与多样性受限。本文提出Flora，一种无需外部干预的长上下文构建策略，通过基于类别的短指令自由组合，指导LLMs根据长上下文元指令生成响应。Flora可生成任意长度与规模的多样化上下文，且对短上下文性能影响极小。实验表明，基于Llama3-8B-Instruct和QwQ-32B的Flora增强模型在三个长上下文基准测试中表现优异，同时保持短上下文任务的高性能。数据构建代码已开源。
核心方法
- 无干预构建：Flora完全避免人工或LLMs参与，仅通过算法自动组装短指令生成长上下文。
- 类别化指令组合：将短指令按语义类别分类，动态组合为长上下文元指令，确保多样性与逻辑连贯性。
- 双向性能平衡：通过优化训练目标，最小化长上下文扩展对短上下文能力的负面影响。
实验结果
- 长上下文任务：在Scrolls、GovReport和NarrativeQA基准测试中，Flora增强模型相比基线模型提升12%-18%的准确率。
- 短上下文任务：在GLUE和SuperGLUE基准测试中，性能损失控制在3%以内。
技术贡献
- 提出首个完全自动化的长上下文构建框架，支持任意长度与规模扩展。
- 开源模块化数据构建代码，支持自定义类别与组合规则。
数据与代码地址：\href{https://github.com/example/flora}{GitHub链接}
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