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大型语言模型的上下文工程指南
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
上下文衰退指大型语言模型（LLM）在输入长度增加时性能下降。Chroma研究团队的2025年研究测试了18个前沿模型，发现衰退并非逐渐发生，而是在特定上下文长度内保持高准确率后，性能突然大幅下降，且难以预测何时达到临界点，因模型和任务不同而异。
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关键要点
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上下文衰退是大型语言模型（LLM）在输入长度增加时性能下降的现象。
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Chroma研究团队的2025年研究测试了18个前沿模型。
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研究发现衰退并非逐渐发生，而是在特定上下文长度内保持高准确率后，性能突然大幅下降。
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性能下降的临界点难以预测，且因模型和任务的不同而异。
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