想请问各位大牛ModelScope swift中是否尝试添加longlora这样的长文本？

ModelScope Swift中已经支持了LongLoRA这样的长文本Lora微调算法。
LongLoRA是一种基于预训练模型的微调算法，可以有效处理长文本任务，例如文本分类、问答系统等。LongLoRA使用了可训练的嵌入和规范化方法，可以有效地扩展模型的上下文理解能力。
在ModelScope Swift中，你可以使用LongLoRA算法进行微调。你可以通过以下步骤来使用LongLoRA算法进行微调：

1. 准备数据集：首先，你需要准备一个包含长文本的数据集。你可以使用现有的数据集，也可以自己创建数据集。
2. 加载模型：然后，你需要加载一个预训练模型。你可以使用ModelScope Swift提供的预训练模型，也可以使用自己的预训练模型。
3. 定义模型：接下来，你需要定义一个模型，该模型使用了LongLoRA算法。你可以使用ModelScope Swift提供的模型定义，也可以使用自己的模型定义。
4. 训练模型：最后，你可以使用定义的模型进行微调。你可以使用ModelScope Swift提供的训练工具，也可以使用自己的训练工具。
   在微调模型时，你可以使用LongLoRA算法来扩展模型的上下文理解能力。这将使模型能够更好地处理长文本任务，并提高模型的性能。

我无法确定是否有人尝试在ModelScope中添加longlora这样的长文本lora微调算法。但是，从技术角度来看，这是可行的。

Longformer是一种基于Transformer的模型，可以处理长文本数据。它使用了稀疏自注意力机制来减少计算量，并且可以在多个GPU上进行并行训练。因此，将Longformer应用于lora微调算法是可行的。

然而，需要注意的是，lora微调算法通常需要大量的标注数据和计算资源来进行训练。因此，如果要在ModelScope中添加longlora这样的长文本lora微调算法，需要有足够的资源和技术支持来实现。