主要观点总结
文章介绍了大型语言模型在长度泛化方面的挑战，提出了从模型输出分布的角度来解决这一问题。文章通过合成任务的案例研究，强调了长短对齐现象，并设计了一种新的正则化项来促进模型的长短对齐。该研究为实现更强的长上下文建模能力提供了新的思路，并且相关代码已经开源。
关键观点总结
关键观点1: 大型语言模型的长度泛化挑战
文章指出大型语言模型在处理长序列时面临的有效性限制，尤其是其固定上下文窗口对长上下文建模带来的挑战。
关键观点2: 长短对齐现象的重要性
文章通过合成任务的案例研究，强调了模型在不同长度序列上输出分布的一致性，即长短对齐现象的重要性。
关键观点3: 长短失配指标的提出与应用
文章提出了长短失配指标来量化长短对齐现象，并揭示了这一指标与长度泛化性能之间的强相关性。
关键观点4: 新的正则化项的设计
基于上述发现，文章设计了一种新的正则化项，在训练过程中促进模型的长短对齐，并通过实验证明了该方法的有效性。
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