Модель обучалась на последовательностях до 8 тысяч токенов, но на инференсе ей выставили контекстное окно 32 тысячи. Будет ли она надёжно использовать информацию из начала такого длинного промпта? Объясните, от чего зависит результат.

Question

Accepted Answer

Не обязательно: параметр контекстного окна разрешает принять больше токенов, но сам по себе не обучает модель работать с такими расстояниями. Позиционные представления, например RoPE, и attention паттерны были оптимизированы на диапазоне длин, который модель видела при обучении. За его пределами качество поиска и связывания фактов может резко ухудшиться: модель формально «видит» начало контекста, но игнорирует или неверно интерпретирует его. Для надёжного long context поведения нужны обучение или адаптация на длинных последовательностях, а также отдельная оценка качества на задачах поиска информации на разных позициях в промпте.