近日，GitHub上开源了一个名为E2E的JAX官方实现项目，它提出了一种创新的长上下文语言建模方法。该方法的核心在于将传统的语言建模任务重新定义为持续学习问题。E2E模型采用标准的Transformer架构，并配合滑动窗口注意力机制，能够在测试阶段通过下一个令牌预测进行实时学习。更为关键的是，在训练阶段，模型通过元学习技术优化其初始参数，使其在测试时能够更快、更有效地适应新数据。这一方法突破了传统模型在部署后参数固定的局限，为处理超长文本序列（如长文档、对话历史或代码库）提供了新的解决方案。它代表了大型语言模型向更灵活、更自适应方向演进的重要趋势，有望在需要动态理解长距离依赖的实际应用场景中，如文档分析、复杂对话系统和代码生成，发挥重要作用。