上下文长度，是指模型在单次推理中能够处理的最大token数量，这个限制决定了模型能够”记住”和利用的信息范围。更长的上下文允许模型处理更复杂的任务，如长文档分析、多轮对话记忆和复杂推理链。上下文长度是模型架构的关键参数，直接影响其理解长距离依赖关系、处理复杂指令、生成连贯长文本的能力。较长的上下文窗口允许模型捕捉更广泛的语境，但也通常意味着更高的计算成本和内存需求。因此，扩展上下文长度是当前模型研究的重要方向之一，旨在增强模型处理长序列任务的性能。
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