RoPE 外推方案 PI/NTK/YaRN

三类把 RoPE 从训练长度低成本扩展到更长上下文的方案:PI (Position Interpolation) 把位置 $m$ 线性缩放到 $m / s$($s$ 为扩展倍率);NTK-aware 把旋转基数改为 $\theta = 10000 \cdot s^{\frac{d}{d-2}}$,让高频维度基本不插值、低频维度拉伸;YaRN(NTK-by-parts + 温度)按"波长与上下文窗口的关系"决定哪些维度插值(波长 $\gg$ 窗口的维度插值,高频保留),并对注意力 logits 除以温度 $t$(约为 $\sqrt{s}$)。

预训练后低成本扩展上下文,典型如把 LLaMA-2 的 4K 扩到 32K/64K/128K;YaRN 是目前最常用、效果最好的方案(长上下文开源模型普遍采用),面试必考三者区别。

直接外推时位置超过训练覆盖,低频维度的旋转周期被"误解",困惑度崩坏;朴素 PI 把所有维度均匀压缩,高频分辨率被破坏、短距离依赖退化;NTK-by-parts 只插值波长大于窗口的维度,保留局部分辨率,YaRN 再配温度修正注意力锐度,16 倍扩展下仍保持接近原始困惑度,是三种方案中质量与稳定性最好的。

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