长文本

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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

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ReadAgent，一款具有要点记忆的人工智能阅读代理人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处现有的大模型（LLMs）在处理长文本时受限于固定的最大上下文长度，并且当输入文本越来越长时，性能往往会下降，即使在没有超出明确上下文窗口的情况下，LLMs 的性能也会随着输入文本长度的增加而下降。为了克服这些限制，Google DeepMind 和 Google Research 的研究团队提出了一种新颖的解决方案——ReadAgent，一种能够显著扩展上下文理解能力的人工智能阅读代理。

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LONGAGENT：优化大模型处理长文本现有的大模型（LLMs），尽管在语言理解和复杂推理任务上取得了显著进展，但在处理这些超长文本时却常常力不从心。它们在面对超过10万令牌的文本输入时，常常会出现性能严重下降的问题，这被称为“中间丢失”现象。这一问题不仅限制了LLMs在实际应用中的有效性，也对计算资源提出了巨大的挑战。

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