Qwen是怎么实现超长上下文的？
面试题简述
现在模型都在追求上下文，你知道业界一般怎么做的吗？比如Qwen是怎么实现超长上下文能力的？
面试官想听的
1、解释超长上下文的常见技术路线。
2、能具体说出 Qwen 的 Attention Sinks。
3、能提到 RoPE 插值、多尺度位置编码。
面试示例回答
业界主流的上下文方案包括：
1、位置编码扩展，比如 RoPE 插值。
2、注意力稀疏化，比如 Longformer。
3、扩展 KV Cache，如 MQA/GQA。
4、Attention Sinks 解决模型以往问题。
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由浅入深分析
1、RoPE插值（最主流）
（1）原因：原始 RoPE 在长序列下会失真。
（2）解决：线性插值、NTK-aware、分段插值。
（3）Qwen使用增强版插值 -> 支持超长 context
2、Attention Sinks
（1）现场：模型看到很长文本后前文被忘掉
（2）原因：注意力随深度衰减
（3）解决：人为加入若干 Sink tokens，让注意力返回前文。
3、注意力稀疏化
（1）Longformer/BigBird
（2）适合更长序列，但难与原生LLM兼容，因此商业LLM大多选择 RoPE 插值路线。
面试加分点
1、提 Qwen 的 Attention Sinks。
2、能解释 RoPE 插值为什么有效。
3、能描述长文本遗忘现象。
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