大语言模型（LLM）上下文长度的爆炸式增长，背后隐藏着哪些关键技术突破？
• 发展轨迹：GPT-3.5-turbo（4k tokens）→ GPT-4（8k tokens）→ Claude 2（100k tokens）→ Llama 3（128k tokens）→ Gemini（1M tokens）
• 计算瓶颈：传统Transformer处理上下文长度“x”的计算量是处理“x” tokens的平方，扩展上下文长度意味着指数级计算增长
• Sparse Attention稀疏注意力：通过局部关注和动态选择关键token，显著降低计算复杂度，兼顾效率与性能；ModernBERT采用“每三层一次全局注意力，其他层局部128 token”策略，实现16倍序列长度和更低内存占用
• Flash Attention闪电注意力：硬件级优化，利用SRAM缓存中间计算，减少GPU内存间数据传输，提升速度高达7.6倍，保留全局注意力精度
• 设计洞见：如同阅读一本书，局部理解章节内容加上偶尔回顾全局，远比全程全局关注更高效且合理
• 持续挑战：上下文长度的增长不仅是量的扩张，更是如何保持信息相关性与推理深度的平衡，未来模型需更智能地“选择记忆”，而非单纯拉长记忆窗口
长上下文不是越长越好，而是如何在计算资源和理解深度间找到最佳折中，真正提升模型的思考维度。
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