https://zhuanlan.zhihu.com/p/678196390
LLM context 长度，是模型在保障准确性的前提下，支持的最大输入长度。
一般来说，训练时用4k长度训练，那么推理时，4k以内的长度效果肯定是有保障的。8k以内的话，可以通往一些技术，如位置编码扩展等技术，让准确性基本不降低，或者降低幅度较小。超过训练长度太多，准确性就降低比较大了。
另外，一般情况下，训练和推理的运算量与长度的平方成正比例。有一些技术可以改善这方面。
重点要理解，LLM的结构参数中，是不包含context长度的，所以不够输入token多少，都是可以计算的。只是对运算量和准确性有影响。
此外，4000 token ，相当于 3000 个英文单词或者 2000 个汉字