SKILL
emerging-techniques-long-context
使用 RoPE、YaRN、ALiBi 和位置插值技术扩展 Transformer 模型的上下文窗口。适用于处理长文档（32k-128k+ 词元）、将预训练模型扩展到原始上下文限制之外，或实现高效位置编码时。涵盖旋转嵌入、注意力偏置、插值方法以及 LLM 的外推策略。
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Extend context windows of transformer models using RoPE, YaRN, ALiBi, and position interpolation techniques. Use when processing long documents (32k-128k+ tokens), extending pre-trained models beyond original context limits, or implementing efficient positional encodings. Covers rotary embeddings, attention biases, interpolation methods, and extrapolation strategies for LLMs.
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