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wzjs 2025/8/7 1:29:24

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DeepSeek 在基础预训练完成后，引入 YaRN（Yet another RoPE extensioN method）技术，通过额外的训练阶段将模型的上下文窗口从默认的 4K 逐步扩展至 128K。整个过程分为两个阶段：第一阶段将上下文窗口从 4K 扩展到 32K；第二阶段则进一步从 32K 扩展到 128K。每个阶段均采用相同的 YaRN 配置，并在解耦的共享 key（decoupled shared key）上应用 Rotary Position Embeddings，以保证扩展过程中的位置编码精度与计算效率。

YaRN 方法概述

YaRN（Yet another RoPE extensioN method）是一种基于 Rotary Position Embeddings (RoPE) 的高效上下文扩展技术。它通过在自注意力模块中对位置编码进行调整，使模型能够在处理更长序列时保持原有的位置信息精度，同时显著减少计算和内存开销。

在具体实现上，YaRN 只作用于解耦的共享 key（decoupled shared key），避免了对整个注意力结构的全面修改，从而最大程度地保持模型原有性能与稳定性。