长文本能力对语言模型（LM，Language Model）尤为重要，试想，如果 LM 可以处理无限长度的输入文本，我们可以预先把所有参考资料都喂给 LM，或许 LM 在应对人类的提问时就会变得无所不能。 研究亮点 发现 —— 频谱损坏限制周期延拓 作者们通过观察 RoPE 的公式可以发现，它为 Hidden States 的每一维都指定了单一的频率，并假设这一维度的语义信息按照这个波长影响其他位置的语义。所 以，RoPE 周期延拓性的起效前提是 "Hidden States 的每一维只存在单一频率的语义"。如果每一维明明存在不同频率的语义，却仍然按照单一频率的波长来估计 这部分语义的传递规律，RoPE 所带来的周期延拓将产生混乱，进而无法实现长文本泛化。 但是，LM 通常只在较短窗长下进行训练，可能产生过拟合，只学习到指定范围内的位置关系，但是无法理解没学习过的位置关系。为了缓解这个问题，当下最 流行的便是引入具有周期性的旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）。由于周期性编码每间隔一定距离就会出现数值重复，所以 LM 可以使用在少 数几个周期内学习到的经验泛化到更多的周期 ...