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  朋远方

  BERT和RoBERTa: 这两个模型都是基于Transformer的结构，它们的主要应用是句子或段落的分类、问答、实体识别等任务。它们通常有一个固定的最大token长度，例如BERT的常见版本是512 tokens。当处理长于这个限制的文本时，你需要将文本分割成多个段落或使用其他策略。 XLNet: XLNet也是基于Transformer的结构，但它结合了BERT的双向Transformer和GPT的自回归方法。 它同样有一个最大token长度的限制。这些限制主要是由于模型的内部注意力机制决定的。Transformer结构中的自注意力机制需要为每个token计算与其他所有tokens的关系，这导致了计算复杂性的增加。因此，为了保持计算在可管理的范围内，模型通常有一个最大token长度的限制。 如果你在本地使用这些模型，理论上你可以尝试修改模型的代码来增加token的限制，但这会增加计算的复杂性和内存需求。而且，如同GPT，超过模型原始训练时的token限制可能会导致性能下降。 LlaMA-2也是基于Transformer的Decoder部分，预训练上下文长度为4096，通常，基于Transformer的模型，特别是大型模型，由于计算和内存限制，都会有一个最大的token处理限制。

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