Long Context vs. Short Context Model: When Does a Long Context Model Win?

Controlled experiments comparing 512-token vs 8192-token context windows on a 32M ModernBERT-style encoder reveal that longer context rarely justifies its quadratic compute cost. On patent classification (HUPD), extending from 512 to 8192 tokens yielded only a statistically insignificant +1.15pp accuracy gain that flipped sign across seeds — even with a 4.7× larger model. A chunk-and-pool approach (16×512 chunks, mean-pooled) matched or beat the full 8192 pass at 4.6× less compute. For retrieval, chunking with 128-token overlap outperformed embedding entire documents as a single vector. Inference benchmarks show 8192 tokens is ~22× slower on GPU and ~1300× slower on CPU vs batched 512. The key insight: what matters is where the signal lives in the document, not document length. Most long documents (patents, papers, legal filings) front-load their key information, making expensive long-context passes redundant. A decision tree is provided to route tasks to the right approach.

Nguồn: https://towardsdatascience.com/long-context-vs-short-context-model-when-does-a-long-context-model-win. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

freeCodeCamp2 Hot11 phút13 giờ trướcAI

How to Build a RAG Q&A AI Agent for Your Documents Using LangChain v1

Hướng dẫn từng bước xây dựng một tác nhân Q&A RAG chạy hoàn toàn cục bộ, bảo mật dữ liệu bằng LangChain v1, Ollama, Qwen và ChromaDB. Tác nhân này lập chỉ mục tài liệu PDF, Markdown và văn bản vào vector store cục bộ, sau đó trả lời câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên kèm theo trích dẫn nguồn, tất cả đều chạy trên máy cá nhân mà không tốn phí API.

Là một lập trình viên muốn tự động hóa tìm kiếm thông tin trong tài liệu riêng của mình một cách an toàn và hiệu quả mà không phụ thuộc vào các dịch vụ bên ngoài, bài này sẽ hướng dẫn cách xây dựng một hệ thống RAG tự động hóa, chạy trên máy tính cá nhân với chi phí zero và bảo mật tuyệt đối.