E2LLM：长上下文理解与推理的新纪元

在当今的人工智能研究中，长上下文理解已成为大型语言模型（LLMs）不可或缺的一部分，特别是在多轮对话、代码生成和文档摘要等任务中。随着人们对LLMs能力的期望不断提高，如何有效处理长文本并保持高效性、性能与兼容性之间的平衡，成为了一个备受关注的挑战。为了解决这一“无法实现的三角”问题，E2LLM（Encoder Elongated Large Language Models）应运而生。

引言

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