GPT-4-Turbo的128K长度上下文性能如何？超过73K Tokens的数据支持依然不太好！

GPT-4 Turbo是OpenAI最新发布的号称性能超过当前GPT-4的模型。在新版本的ChatGPT中已经可以使用。而接口也在开放。除了速度和质量外，GPT-4 Turbo最吸引人的是支持128K超长上下文输入。但是，实际测试中GPT-4 Turbo对于超过73K tokens文档的理解能力急速下降。

<center>![GPT-4 Turbo支持128K的效果不完美](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/047f52ab-4ca2-440d-8636-3522dd2aa34e.png "GPT-4 Turbo支持128K的效果不完美")</center>
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[TOC]

#### GPT-4 Turbo简介
GPT-4 Turbo是OpenAI最新的开放模型，相比较此前的版本，GPT-4的知识已经更新到了2023年4月份，并且支持最高128K的超长上下文输入，约300页文本。不过，模型最大允许输出的长度是4096。

#### 如何测试GPT-4对超长上下文理解能力的水平？
虽然GPT-4 Turbo宣称支持128K，但是有人实测结果并不理想。

前Salesforce工作人员做了这项测试，作者使用Paul Graham的论文作为上下文输入。Paul Graham是英国的计算机科学家，也是著名投资企业Y Combinator的创办者，它的论文超过了128K。

为了测试GPT-4 Turbo在超长上下文中准确定位信息的能力，作者随机在论文不同位置插入一句话“The best thing to do in San Francisco is eat a sandwich and sit in Dolores Park on a sunny day.”。然后让GPT-4只能用这个论文作为回答的依据。

作者测试了很多次，这句话在文档的开头到结束不同位置，上下文长度从1K到128K不等。

作者做了15次实验，比较GPT-4 Turbo是否能准确回答结果。

#### GPT-4 Turbo对128超长上下文支持的实际结果
作者做了一张图描述这个结果：

<center>![GPT-4 Turbo 128K超长上下文测试](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/5a1cdc97-732d-4eb9-b029-40ef858d198e.jpg "GPT-4 Turbo 128K超长上下文测试")</center>
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图的横坐标是文档的长度，纵坐标是插入的文本在文档的位置。可以看到，在右上角区域模型表现效果很差，这些基本都是文档上半段，然后开始位置之后（7%位置之后）。但是如果这句话在文档下半段效果反而还可以。

最终的实验结论如下：

- GPT-4的**召回率在输入文档超过73K tokens之后下降明显**，这意味着，如果你的文档超过了50万单词之后可能GPT-4并不能准确找到你问题的答案位置；

- 如果你的答案恰巧**在文档7%-50%的位置，那么GPT-4能找到的概率最低**，而50%的位置正好是文档中间。这也侧面验证了此前大模型的Lost in Middles特点（具体参考：[大模型如何使用长上下文信息？斯坦福大学最新论文证明，你需要将重要的信息放在输入的开始或者结尾处！](https://www.datalearner.com/blog/1051688829605194 "大模型如何使用长上下文信息？斯坦福大学最新论文证明，你需要将重要的信息放在输入的开始或者结尾处！")）

- 如果需要回忆的事实**位于文档的开头，无论上下文长度如何，都能被回忆起**。这可能意味着模型对文档开头的信息有更好的记忆能力。

根据这些发现，其实大家也可以理解。如果你想要准确的让模型理解你的问题，那么你的上下文必须短一点。也就是说，短一点的上下文可以提升GPT-4 Turbo的定位问题的能力。当然，如果文档很长，但是重要的信息在文档开始位置，或者是下半段，那么效果也都不错~

这项测试成本200美元，真不便宜~实验原文：https://x.com/GregKamradt/status/1722386725635580292?s=20

GPT-4-Turbo的128K长度上下文性能如何？超过73K Tokens的数据支持依然不太好！

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