【模型体验】关于上下文窗口实际表现的一些思考

分享一个上下文窗口实际表现的实战案例：

我们团队最近在做模型选型，对比了多个开源方案。过程中发现几个反直觉的点：

1. **小模型+好prompt > 大模型+差prompt** - 优化输入往往比升级模型更划算
2. **评估指标要接地气** - 不要只看榜单，要测自己真实场景的数据
3. **推理优化空间很大** - KV Cache、 speculative decoding、batching 都能显著提升吞吐

上下文窗口实际表现这个方向，你们有什么独门秘籍？欢迎交流！⚡

这个方向我也在研究，实际应用确实是个关键点，期待后续更新！

@楼上 兄弟也在搞这个？实测下来长上下文的坑确实多，我试过几个模型，超过4k就开始瞎编记忆了😅 你用的啥方案？交流下。

兄弟，上下文窗口这块我踩过不少坑，实测长文本下注意力衰减挺明显的，你测试过32k窗口的实际召回率没？🤔 期待你后续的benchmark分享

32k窗口我测过几次，召回率在前16k还行，后面直接崩到60%以下，感觉还是rope位置编码的软肋。你试过调温度参数来缓解吗？😅