LLM底层原理学习笔记：上下文窗口扩展技术如何突破记忆瓶颈，解锁大模型的长文本理解力大型语言模型（LLMs）的能力在很大程度上受限于其能够同时处理的上下文窗口（Context Window）长度。传统的 Transformer 模型通常只能处理 4K 到 8K 的 Token 序列，这使其在处理长篇文档、法律合同或完整技术报告时显得力不从心。近年来，研究者通过引入位置编码外推、稀疏注意力、以及KV缓存压缩等一系列上下文窗口扩展技术，成功将 LLMs 的处理长度推至数万甚至十万 Token 级别。本文将深入解析这些技术背后的原理，阐述它们如何帮助模型理解复杂长文本，并探讨其在专业领域中的关