更大的上下文窗口更好吗？

更大的上下文窗口并非总是更好；其价值取决于具体使用场景。虽然它允许模型同时处理和利用更多周围信息，但也会引入权衡取舍。

更大的窗口会显著增加推理和训练过程中的计算成本和延迟。它们还可能通过包含不相关的远距离上下文引入潜在的"噪音"，可能对专注于较短范围依赖关系的任务造成负面影响。模型可能难以有效地关注和权衡非常长序列中的信息。此外，训练模型有效利用大型上下文窗口仍然具有挑战性。

对于需要大量背景信息或在长文档上进行多步推理的复杂任务，更大的窗口非常有价值，例如分析整个报告、摘要长篇记录，或在长时间对话中保持对话连贯性。对于仅引用近期上下文的较简单查询或任务，适中大小的窗口通常能提供最佳效率和性能，而无需不必要的开销。