96K长文本处理优化方案
要保证长文档处理质量，需采取以下措施：
- 预处理策略：
1. 文档分块处理（每块不超过32K tokens）
2. 添加章节标记（如[CHAPTER 1]）
3. 生成摘要型prompt：”基于以下3部分内容…” - 模型配置：
1. 确保加载支持96K的模型版本（internlm-xcomposer2d5-7b-long）
2. 调整attention_window参数至最大值
3. 启用memory_compression=True选项 - 后整合方法：
1. 使用Map-Reduce算法合并分段结果
2. 构建知识图谱实现信息关联
3. 采用RAG技术补充背景知识
实验表明，结合分块处理与memory_compression可使96K文档的关键信息保留率达到92%
This answer comes from the articleInternLM-XComposer: a multimodal macromodel for outputting very long text and image-video comprehensionThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服InternLM-XComposer处理长文档时的信息丢失问题？
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