ai大模型中的上下文长度是指什么?在大语言模型中比如DeepSeek、ChatGPT等,上下文长度指的是模型在一次对话或一次请求中,模型能够“记住”并处理的最大Token数量,上下文包括你发给模型的消息(输入),也包括模型回复给你的内容(输出)。
通俗来讲,大模型的上下文长度就像人类的记忆一样,某个人就能记住这么多,你跟他说再多,他就能记住最近的几句话,之前说的话全忘了。上下文长度决定了模型能“一口气”阅读多少文字,上下文长度越长,模型能处理的文档、对话历史就越丰富。
128k上下文长度是什么概念?128K的单位是Token,1个汉字大约是0.6到1.5个Token,模型分词不同实际1个汉字对应的Token数也不同,阿小云按照0.7 Token/汉字来计算,即按1 Token ≈ 1.3 个汉字,计算出128k的文字数:
128K Token ≈ 128,000 × 1.3 ≈ 166,400 个汉字
16万字,上下文长度128k大约是16万字左右。短篇小说字数大约是5万字,128K上下文长度可以装下3本短篇小说。目前128k已经是非常实用级别的长上下文标准了。
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