6.1.1 RoPE (Rotary Positional Embeddings) 缩放与线性插值

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6.1.1 RoPE (Rotary Positional Embeddings) 缩放与线性插值 6.1.1 RoPE (Rotary Positional Embeddings) 缩放与线性插值：从原理到工程落地的深度解析在大语言模型（LLM）的演进历程中，上下文长度的扩展始终是核心竞技场之一。当我们谈论让模型“读万卷书”时，实际上是在挑战模型对位置信息的感知边界。RoPE（Rotary Positional Embeddings）凭借其优秀的相对位置编码能力和随距离衰减的注意力特性，成为了当前主流模型架构的首选。然而，模型预训练时的上下文长度往往受限于算力成本，难以直接满足超长文本推理的需求。