长上下文优化解决方案
针对文档分析、代码审查等需要处理超长上下文的场景,采用以下方法:
- 模型优选法 – 在Leaderboard中点击”Evaluation Details”,专项查看各模型在xLAM数据集的表现(该数据集专测长上下文能力),当前Gemini-1.5-Pro在此项得分领先(0.91)
- Hybrid Architecture Design – 对超长文本实施分段处理:前半部分用低成本模型(如Mistral-medium)生成摘要,关键段落切换至高精度模型
- 技巧补充 – 从下载的测试数据集中提取长上下文处理范例(如航空领域的多文档关联分析案例),作为prompt优化参考
Attention:避免仅依赖TSQ总分,要检查模型在具体子项(如”multi-document reasoning”)的得分表现。
This answer comes from the articleAgent Leaderboard: AI Agent Performance Evaluation RankingsThe