大语言模型长上下文技术突破：如何处理超长文本的注意力机制与架构图解随着大语言模型（LLMs）在企业级应用、科研分析、代码开发等领域的深度渗透，对超长文本处理能力的需求愈发迫切。从数万字的法律合同、百万token的学术论文，到整个代码仓库的跨文件分析、时序传感器的日志挖掘，传统大语言模型的上下文窗口限制已成为制约其能力边界的核心瓶颈。早期模型如GPT-3仅支持4K token上下文，LLaMA初始版本也仅为8K token，有限的窗口大小导致模型在处理长文本时频繁出现“上下文遗忘”“语义稀释”等问题，无法关联远距离信息，进而导致理解偏差、推理失效，难以满足实际应用中的复杂