大模型的上下文窗口大小是什么

大模型的上下文窗口大小是什么

在中文语境中，“大模型的上下文窗口大小”指的是大型语言模型 在处理输入和生成输出时能够“记住”或“考虑”的文本长度。简单来说，就是模型一次能处理多少文字。

上下文窗口大小通常以token（词元）为单位计算。Token可以是一个单词、一个字符或一个词的一部分，具体取决于模型的分词方式。 

一般来说，现代大模型的上下文窗口大小从几千到几十万token不等。比如，一些知名模型像GPT-4有32k token的版本，甚至还有扩展到128k的，而其他模型可能更小或更大。 

 模型上下文长度

模型的上下文长度是指在进行一次特定的推理时，模型在生成响应之前可以“回顾”和“理解”的输入内容的长度。这个参数决定了模型能够记住和参考多少先前的信息。较长的上下文长度允许模型在生成响应时利用更多的历史信息，从而提高生成文本的连贯性和准确性。需要注意的是，长度同时限制了模型输入和输出，即输入和输出的总长度不能超过模型上下文限制。这里的总长度并非文本的字符数量，而是经过词表数值化后的元素个数，即Token数量。