本章小结

本章深入探讨了大语言模型的基础知识，特别是上下文窗口的工作原理。这些是上下文工程的技术基础。

关键概念清单

概念	定义
Transformer	大模型的基础架构，基于自注意力机制
自回归生成	逐个预测下一个 Token 的生成方式
上下文窗口	模型一次能处理的最大 Token 序列长度
Token	模型处理文本的基本单位
KV 缓存	存储生成过程中 Key-Value 向量的内存结构
分词器	将文本转换为 Token 序列的组件

核心观点

1. 自注意力是关键：Transformer 的自注意力机制使每个 Token 能够感知整个上下文，这是大模型理解长文本的基础

2. 上下文窗口是有限资源：

   • 技术限制：$O(n^2)$ 计算复杂度、KV 缓存内存占用

   • 实际限制：有效上下文长度通常小于声称值

   • 经济限制：更长的上下文意味着更高的成本

3. Token 管理至关重要：

   • 不同语言的 Token 效率不同

   • 精确的 Token 计数影响容量规划和成本估算

   • 需要系统性的 Token 管理策略

4. 模型选择需要权衡：

   • 上下文长度 vs 成本

   • 能力 vs 延迟

   • 通用 vs 专业

常见误区

• 误区一：上下文窗口越大越好 正解：有效利用比单纯扩大更重要；过长的上下文可能导致"大海捞针"问题

• 误区二：填满上下文窗口可以获得最佳效果 正解：过度填充会稀释重要信息，增加成本和延迟

• 误区三：Token 估算可以用简单公式 正解：应使用官方分词器精确计数，特别是在容量紧张时

实践建议

1. 了解模型特性：熟悉所用模型的实际上下文能力，而非仅看官方数字

2. 建立 Token 预算：为不同组件分配明确的 Token 预算

3. 优先优化上下文：在扩大上下文之前，先优化现有内容的质量和密度

4. 监控实际使用：建立 Token 使用监控，持续优化

5. 保持灵活：根据任务复杂度动态调整上下文规模

预告

下一章将介绍上下文工程的理论框架，包括信息环境设计原则和四大核心策略（写入、选择、压缩、隔离）。这些策略将为后续的技术实践提供方法论指导。