“ 大模型上下文窗口的根本问题，是大模型的记忆问题**”**

在上一篇文章中主要介绍了大模型的上下文窗口，以及其与RAG技术的关系与区别；而事实上，大模型上下文窗口面临着更加复杂的问题，因此今天就来详细讨论一下这个问题。

大模型长文本

大模型（如 GPT-4、GPT-3.5、BERT 等）处理长文本时面临一些特殊的挑战和技术细节。对于 长文本 的处理，常见的问题包括模型的输入长度限制、生成质量控制、计算资源消耗等。以下是一些关于大模型处理长文本的要点：

1. 输入长度限制

大多数大语言模型（如 GPT、BERT 等）对输入的长度有一定的限制。以 GPT 系列为例，GPT-3 的最大输入长度通常为 2048 tokens（tokens 是模型处理的最小单位，可以是一个词、一部分词或者符号等）。而 GPT-4 等一些更先进的模型可能支持更长的输入长度，通常可达到 4096 tokens 或更多。

超过这个长度的文本需要被裁剪或分段处理。

• 解决方案：

• 截断：如果文本超出模型支持的最大长度，通常会截断到最大长度，丢失一部分信息。

• 分段处理：将长文本拆分成多个子段，每个段落单独输入模型，然后通过后处理将结果组合。

• 窗口化：使用一个滑动窗口，将长文本分为多个重叠的部分，每次处理一个窗口并获得相关信息。

  

2. 长文本生成与推理的挑战

在生成长文本时，大模型可能会丧失上下文的连贯性，尤其是当输入文本较长且模型只关注局部上下文时。生成的文本可能缺乏一致性，或者前后内容有明显的脱节。

• 解决方案：

• 增量生成：可以逐步生成文本，即每次生成一段，然后将生成的内容作为上下文提供给模型，逐渐扩展文本的长度。

• 精心设计的提示词（Prompt Engineering）：对于需要生成长文本的任务，可以设计更合理的提示词，引导模型生成连贯的内容。

• 模型微调：可以对模型进行微调，使其适应生成长文本的任务，尤其是在特定领域或者特定样式的文本生成中。

3. 计算资源消耗

处理长文本需要更高的计算资源，因为模型需要处理更多的 tokens，计算成本随之增加。特别是当模型对每个 token 进行自注意力计算时，计算复杂度通常是 O(n²)，其中 n 是 tokens 的数量。

• 解决方案：

• 分布式计算：利用分布式训练和推理框架，分担计算压力。

• 稀疏化技术：一些新型模型，如 稀疏自注意力机制，旨在减少计算量，可以处理更长文本。

4. 长文本的摘要与信息抽取

对于长文本的处理，有时并不是希望生成完整的长文本，而是对长文本进行摘要、关键词提取、情感分析等任务。大模型在这种任务中同样面临文本长度的挑战。

• 解决方案：

• 抽取式摘要：通过模型提取长文本中的关键信息并生成简短的摘要。

• 生成式摘要：使用生成模型对长文本进行总结和重写，生成一个简洁的摘要。

5. 上下文的丧失和记忆问题

对于长文本，尤其是跨段落、跨章节的文本，模型可能在处理时丧失上下文信息。即使是 GPT-4 等较为强大的模型，依然会面临“记忆衰减”的问题，即前面生成的内容对后面生成的内容影响较小，尤其是在长段文本的生成中。

• 解决方案：

• 结构化输入：将长文本分成结构化的部分，例如段落、章节等，在每个部分内保留上下文信息。

• 外部记忆机制：结合外部存储（如数据库或缓存机制）来“记住”之前的上下文，提高模型在处理长文本时的表现。

6. 具体应用场景中的长文本处理

根据不同的应用场景，长文本的处理方式和技术细节也会有所不同。以下是几种常见的场景和相关技术：

长文本问答（Long-Form Question Answering）

• 问题：如何从一个长篇文章中提取出问题的答案？

• 解决方案：采用 分段式处理 或 基于上下文的增强型问答模型。可以将文章分为若干段，每次处理一个段落，并结合推理能力生成正确答案。

长文本生成（Long-Form Text Generation）

• 问题：如何生成一篇长篇文章，确保内容连贯？

• 解决方案：使用 增量生成 或 分段式生成 方法。每次生成一段内容，然后根据生成的内容继续生成后续内容。

长文本摘要（Long-Form Text Summarization）

• 问题：如何从长篇文章中提取出关键信息？

• 解决方案：采用 抽取式摘要 或 生成式摘要 方法，确保对关键信息的提取和整合。

总结

处理大模型的长文本任务时，最大的挑战通常是 输入长度限制、计算资源消耗、以及 上下文保持。可以通过分段处理、滑动窗口、外部记忆机制等方法来解决这些问题，并且结合不同的应用需求选择适当的技术手段来确保模型能够有效地处理和生成长文本。

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓

CSDN粉丝独家福利

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】

读者福利： 👉👉CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈

（👆👆👆安全链接，放心点击）

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

👉1.大模型入门学习思维导图👈

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。（全套教程文末领取哈）

👉2.AGI大模型配套视频👈

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

👉3.大模型实际应用报告合集👈

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程文末领取哈）

👉4.大模型落地应用案例PPT👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程文末领取哈）

👉5.大模型经典学习电子书👈

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程文末领取哈）

👉6.大模型面试题&答案👈

截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习

CSDN粉丝独家福利

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】

读者福利： 👉👉CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈

（👆👆👆安全链接，放心点击）