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3、伴随着假期的结束，各位魂师大人又纷纷投入到工作（不）与（想）学习（上）当（班）中，而当我们感叹假期如此短暂的同时，似乎感觉距离上次游戏版本更新已经时隔好久，而特别是其中的副本关卡彩蛋已经被许多玩家所遗忘。；

4、

一口气生成2万字，大模型输出也卷起来了!

清华&智谱AI最新研究，成功让GLM-4、Llama-3.1输出长度都暴增。

相同问题下，输出结果直接从1800字增加到7800字，翻4倍。

要知道，目前大模型的生成长度普遍在2k以下。这对于内容创作、问题回答等都存在影响，可能导致模型回答问题不全面、创造性降低等。

该研究由智谱AI创始人、清华大学教授李涓子和唐杰共同领衔。

论文及代码都已放在GitHub上开源。

有网友已经抢先体验。LongWriter-llama3.1-8b可生成万字长文《罗马帝国衰落史》，在MacBook Pro2018（32GB）上就能运行。

本项研究主要包括3方面工作。9B模型搞定万字输出

• 分析文本生成长度限制因素

• 提出AgentWrite

• 扩展LLM输出窗口大小

首先，研究人员构建了一个测试工具LongWrite-Ruler。通过测试多个大模型，他们发现所有模型在生成超过2000字的文本时都遇到了困难。

进一步分析用户和大模型的交互日志，研究人员发现只有超过1%的用户请求明确提到要生成超过2000字的文本。

为此，他们改变了模型在监督式微调（SFT）阶段使用的数据集的最大输出长度。

结果发现，模型的最大输出长度与SFT数据集中的最大输出长度呈显著正相关。

所以得出结论，现有模型在输出长度上受限主要是因为SFT数据集中缺少长输出样本。

即使模型在预训练阶段见过更长的序列，但是SFT阶段缺乏长文本样本，还是会影响输出长度。

为了克服这个限制，研究人员提出了AgentWrite。

这是一个基于Agent的pipline。

它允许将超长文本生成任务分解为多个子任务，每个子任务处理其中的一段。

具体流程是AgentWrite先根据用户指令制定出一个详细的写作计划，计划包括每个段落的主要内容点和目标词数。根据计划，AgentWrite依次提示模型生成每个段落的内容。

在AgentWrite基础上，团队利用GPT-4o生成了6000个长输出SFT数据，输出长度在2k到32k词之间，构成了数据集LongWriter-6k。并将这些数据添加到训练过程中。

为了验证方法的有效性，团队还提出了一个LongBench-Write。其中包含了多样化的用户写作指令，输出长度规格分别为0-500词、500-2000词、2000-4000词以及4000词以上。

评估结果显示，使用AgentWrite后模型输出长度明显增加。

通过直接偏好优化（DPO），GLM-4-9B在一众模型中实现了最佳性能。

手速快的网友已经抢先实测。

Reddit上一位网友让LongWriter-llama3.1-8b生成罗马帝国衰败史，整体需要22分钟（与硬件有关），平均每秒生成3.34个token。

生成内容比较公式化，回答不同问题的结构、节奏相似。