上下文窗口大小

上下文窗口大小是指大型語言模型在處理和生成文本時能夠同時考慮的最大標記(token)數量。它決定了模型在一次交互中可以處理的輸入和輸出標記的總數。上下文窗口的主要特點包括:

1. 定義模型能處理的文本長度:例如,GPT-3模型的上下文窗口為2048個標記,意味著它在處理單個文本片段時,可以同時考慮最多2048個標記的上下文信息。
2. 影響模型的理解和生成能力:較大的上下文窗口可以幫助模型捕捉更長範圍內的語義關聯,提高對長文本的理解和生成連貫內容的能力。
3. 決定模型的記憶範圍:上下文窗口決定了模型可以從過去的內容中獲取多少信息來預測下一個詞或做出其他決策。
4. 影響模型性能:上下文窗口的大小對模型的性能有顯著影響,尤其是在長文本處理和內容生成方面。
5. 資源消耗:較大的上下文窗口需要更多的計算資源和內存,這會影響模型的處理速度和運行成本。

不同的模型有不同的上下文窗口大小,例如:

• GPT-3.5: 4096個標記
• GPT-4: 8000到32000個標記之間
• Gemini 1.5: 高達100萬個標記