模型与架构精选更新于 2026-10-24

上下文腐化

上下文越长,模型对其中关键信息的利用反而变差的现象。

#长上下文#RAG#评估

通俗解释

长上下文并不等于同等有效。研究发现,当关键信息位于长文档中部,或被大量无关内容包围时,模型召回和推理准确率会下降,这种现象被称为 context rot。原因包括注意力稀释、位置编码外推不足和训练数据中长文档分布不足。工程上应做检索、分段摘要和关键信息前置,而不是把所有资料一次性塞进上下文。

例子

把 200 页合同一次性丢给模型问“违约金比例”,准确率可能低于先检索相关条款再提问。

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