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大战官场太太
闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
让大模子轻松处置惩罚比自身上下文窗口长两个数目级的超长文本!
MIT CSAIL研究团队提出了一种叫做递归语言模子RLM的长文本处置惩罚新要领,来解决上下文腐败问题。
不修改模子架构、不升级?樯杓,但能让GPT-5、Qwen-3这类顶尖模子推理层具备万万级token的超长文本处置惩罚能力。
焦点思绪是不把提醒词直接塞进大模子的上下文窗口,而把它“外包”给可交互的Python情形,让模子自动通过自动编程和递归挪用拆解使命、按需处置惩罚。
?大模子读上下文也能递归操作?
上下文窗口不敷,仍能推理
先说上下文腐败这个扎心的问题。
不管大模子宣称自己的上下文窗口有多大,它们处置惩罚超长文本时,都会遇到文本越长,模子对早期信息的影象越模糊,推理性能直线下滑的问题。
这就像我们读百万字小说,读到后半段,早就忘了前半段的要害情节。
现在主流的解决步伐有上下文压缩、检索增强天生RAG,或者对模子举行架构级优化
好比,GPT-5.2-Codex接纳的就是窗口内的原生上下文压缩手艺,在一连数周的大型代码客栈协助使命中坚持全上下文信息。
同时,GPT系列、Claude、Qwen等企业级版来源生集成RAG功效也是行业共识。
而架构级优化的例子,有社区普遍推测的Gemini 3的环形注重力等。
现在的RLM和这些直接在模子上“硬磕”的要领差别,它把上下文处置惩罚给“外包”了
RLM给模子搭了一个可交互的Python编程情形REPL
最先处置惩罚上下文前,它先启动Python REPL交互式编程情形,将超长提醒词作为字符串变量存入情形;
接着模子像程序员一样编写代码,对文本变量举行要害词筛选、局部探查、逻辑拆分等操作,通过「编写代码-视察效果」的交互循环镌汰无效信息摄入;
随后模子将重大使命拆解为若干子使命,递归挪用自身或轻量化子模子处置惩罚拆分后的文本片断,所有子使命输出均存储为新变量回流到REPL情形;
最后主模子编写代码读取并整合所有子使命效果变量,举行逻辑拼接或语义处置惩罚,形成最终输出。
全程由模子自主决议,实现按需处置惩罚,彻底解耦输入文本长度与模子上下文窗口的绑定。
实验显示,RLM有用处置惩罚规模已突破万万级Token,凌驾GPT-5等前沿模子原生上下文窗口的两个数目级。
在重大长文本使命中,RLM的优势也较量显著。面临要求聚合成对信息、重漂后呈二次方增添的OOLONG-Pairs使命,基础GPT-5和Qwen3-Coder的 F1分数缺乏0.1%;
接纳RLM计划后,两款模子划分取得58.00%和23.11%的F1分数。
在600万至1100万Token规模的BrowseComp-Plus(1K)多文档推理使命中,RLM(GPT-5)的准确率高达91.33%,大幅逾越其他长文本处置惩罚计划;
即便在要求线性扫描并处置惩罚险些所有信息的OOLONG使命中,RLM也实现了双位数的性能提升。
从挪用本钱上看,在50分位数这个指标上,RLM的本钱和其他长文本处置惩罚计划处于统一水平,甚至更低。
这说明在大大都通例使命场景中,RLM的性价比是很有优势的。
但到了95分位数这类高百分位区间时,RLM的本钱会泛起显着飙升。
主要是由于RLM的推理历程是动态的,会凭证使命重漂后自主决议代码编写、文本拆分和递归挪用的次数,特另外办法会增添API挪用次数。
最后再划个小重点,RLM是一种不碰模子架构的通用推理战略,也就是说,理论上任何模子都能直接上车。
论文地点:https://arxiv.org/abs/2512.24601参考链接:https://x.com/MatthewBerman/status/2012701592756383893
— 完 —
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