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怎样提升长文本处理的效率和质量？

2025-08-30

1.1 K

腾讯混元Turbo S的长文本处理优化方案

针对传统大模型在处理长文本时存在的内存溢出和语义丢失问题，腾讯混元Turbo S提供以下解决方案：

创新的窗口注意力机制：有效捕捉长距离依赖关系
内存优化设计：支持更长的上下文窗口(128k tokens+)
层次化处理架构：实现段落级别的语义理解

具体操作方法：

通过API提交长文本时，添加”long_text”: true参数
使用分段标记(如[段落1][段落2])增强模型理解
对超长文本(10万字+)建议先进行章节划分再分批处理

典型案例应用：

学术论文分析与总结
法律合同关键条款提取
小说内容创作与续写

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