一年多的发展下来，现在很多大语言模型都支持了更长的上下文，有的甚至可以处理数以百万计的输入输出。
为什么我们需要这么长的上下文呢？其实说白了，就是因为我们比较懒。有些资料非常长，其中大部分信息我们不关心。于是我们希望 AI 能帮我们把关注的两三点内容找出来，总结好，呈现在我们面前。这种感觉就像是点外卖一样——不用冒着严寒酷暑暴雨步入餐馆，在家里点两下手机，就能够吃到热气腾腾的饭菜。
有的小伙伴一听说「懒」字就忙不迭批评，这是不对的。「懒」是一种生存中的能量节省策略，不但有利于个体存活繁衍，也是如今眼花缭乱科技发明的核心驱动力之一。
就拿信息处理来说。我们之前一直念叨「信息过载」，是因为你摄取信息（例如看书、读论文）的速度，赶不上信息产生的速度。如果技术能够帮助我们高效获得信息，那就不仅是解决了「信息过载」的难题，甚至对社会的可持续良性发展，都功莫大焉。
很多大语言模型都声称自己擅长 「大海捞针」。有的还会提供一些对比结果图，来证明自家模型在长上下文中找到用户感兴趣内容能力多么强悍。但是，这些汇报结果未必都是可信的。
（图片来源：t.ly/Yk8oe）
面对众多产品，普通用户要想充分发挥长上下文的能力，该如何选择呢？如果选择不当，很可能钱花了，需求没有满足。而更可怕的是，大语言模型信誓旦旦传递给你的答案，可能是错的，而你又没能及时辨别，那结果就会很糟糕。
这篇文章中，我选择了一些国内外主流模型进行对比。面对同样的长文档和问题，它们给出的结果究竟是怎样的。
论及「长上下文」，我们给大语言模型提供的资料，就应该足够长。一篇论文显得过于简短，咱们还是给它一本书好了。
本来我想找一本学术著作的。考虑到本文的读者未必来自于学术界，所以还是换一本大众读物。最终选择的样例是《股票作手回忆录》。这本书是由杰西·利弗莫尔口述、埃德温·勒菲弗执笔的经典投资自传，记录了利弗莫尔在股票市场的经历和洞见。
我之前读这本书都是纸质版。这次为了进行大语言模型的测试，我特地到亚马逊购买了它的电子版。
之后，我利用 Calibre 把电子档转换成了 txt 文档。具体转换的方式 请参考这篇文章。
文档有了，下面咱们找个问题来问。在我第一次读《股票作手回忆录》时，「老火鸡」这个人就给我留下了非常深刻的印象。
在真如翻译的那个版本中，'position'（头寸）被翻译成了「部位」。这导致了一些读者理解上的困惑，比如「失去我的部位」这样的表述。
「老火鸡」这个老人家具有非凡的定力，给了作者很强的启发，让利弗莫尔更新了自己的交易原则。这个案例也让读者感受到了在波涛汹涌的股市当中，如何才能够尽量地避免损失。
我决定就老火鸡的股市操作策略给大语言模型提出问题。这是个我熟悉的案例，所以验证模型给出的答案轻而易举。
模型怎么选呢？
从模型能力上来讲，现在 LMSys 排名在前几个的包括 Anthropic Claude 3.5 Sonnet， OpenAI GPT-4o 以及 Google Gemini 1.5 Pro。它们在各种自然语言处理任务中表现出色。
但同时，咱们不能忽略了物美价廉的国产模型。所以我根据近期的口碑感知，把腾讯元宝和 Kimi 也纳入了评测范围。下面咱们一一测试对比。
最近我身边很多小伙伴都对元宝的长文总结能力赞不绝口，于是我首先测试了一下它。
我给出的问题是：
老火鸡如何在股市操作？对你的每一条回答，都要给出原文及其所在位置作为支撑
元宝阅读文档后，很快给出了答案。
我一眼看过去，便觉得「大失所望」。因为这里答案的 7-10 条，显然是产生了幻觉。
这还不算最糟糕的。回头看过去，元宝答案的第一条也是错误的。因为老火鸡实际操作的，是股票，而不是棉花。
2、3、5、6 不能算错。但是这样的准确率和我的要求还有相当大的差距。
另外，我在提示词里面说得很明白「每一条回答，都要给出原文及其所在位置作为支撑」。我希望的，是 AI 能够引用原文，证明它的论点，这样也有助于用户验证答案的准确性。
我怕是自己的问题没有说清楚，于是干脆把提示词说得更加明确一些：
老火鸡如何在股市操作？对你的每一条回答，都要给出原文具体内容的引用及其所在位置作为支撑
这里我加上了「原文具体内容的引用」。可惜，效果不彰。
你看这个结果，完全没有达到预期效果。AI 根本没有提供任何原文引用来支持它的回答。
更让我哭笑不得的是，尽管提示词发生了变化，元宝给出的回答却和之前完全一样，就连前面答案的错误，页延续到新的回答中。
这，莫非是使用了传说中最新的提示词缓存技术（Prompt caching）？😂
既然提到了 Claude，那咱们干脆就测试一下 Claude 好了。
Claude 的测试最为简单 —— 我把文本上传上去后，它直接报错。Claude 说上传的文档超出上下文长度，根本不让执行 😂
好吧，我直接宣布测试失败。
我在 ChatGPT 官方 App 上传了文本之后，默认用 GPT-4o 来提问。
这次我直接使用了刚刚改进后的提示词，希望得到更准确和详细的回答：
老火鸡如何在股市操作？对你的每一条回答，都要给出原文具体内容的引用及其所在位置作为支撑
这是 GPT-4o 给出的答案：
你看，在这里 ChatGPT 确实引用了原文的内容，并且给出了具体的位置（链接形式）。这说明 ChatGPT 的指令理解和遵从要更好。
但是，ChatGPT 回答的结果几乎全是错的，因为他其实是把作者的思考用「老火鸡」来进行了替换。这种张冠李戴，也太明显了。
为了避免单一模型版本的影响，我又选择了 GPT-4 模型，问了同样的问题。
这次你会发现答案很有意思 ——GPT-4 连「老火鸡」这个称谓都不提及了，干脆讲「利弗莫尔」都说过什么。
相对于 GPT-4O，你认为它消除了幻觉了吗？我觉得它确实消除了幻觉。但是对于我的提示词，它压根儿没有遵从。
所以很不幸，ChapGPT 在这一次测试当中也是失败的。
LMSys Leader Board 排名前三的模型，只剩下了 Google 的 Gemini 了。
我打开 AI Studio ，选择了 Gemini 1.5 Pro 20240801 版本，提出的问题还是一样的：
老火鸡如何在股市操作？对你的每一条回答，都要给出原文具体内容的引用及其所在位置作为支撑
这是 Gemini 1.5 Pro 给出的结果，着实让我眼前一亮。
这里 Gemini 说出了一个关键点，就是「老火鸡」看重的是市场的整体，而非个股。然后还强调了投寸的重要性。
这还没完，下面还有 Gemini 继续的回答：
你看 Gemini 还总结出了老火鸡坚持自己的看法，不听信小道消息，耐心等待最佳时机、果断行动等。这些确实都和书中内容一致。
整体的总结里，我没有看到任何的幻觉，Gemini 很好完成了任务。
不过，这是不是就意味着我们必须要使用 Gemini 这样的国外模型来进行长文总结提问任务呢？
当然不是。
我把目光又转回了国内的模型。我之前给你介绍过 Kimi，下面咱们也来看看 Kimi 表现如何。我上传了文档，问题和之前一致。
这里 Kimi 首先对人物正名 ——「老火鸡，即帕特里奇先生」。很好嘛。
之后，它总结出了老火鸡的操作风格与策略。包括长期持股策略、对牛市的坚持、避免因小失大、耐心和经验，以及对市场波动的理解。
相当于 Gemini 1.5 Pro，Kimi 没有能够具体指出这些引用原文来自于文档具体章节，这是值得改进的地方。但是 Kimi 能够把原文正确查找和列举出来，也可以帮助用户进行方便验证，同时也尽可能避免了幻觉的产生。
Kimi 的测试结果，通过。
小结一下，根据我们的对比测试，目前在长文档中「大海捞针」获得我们关心的答案，并且有效用原文来支撑，Gemini 1.5 Pro 和 Kimi 完成的效果最好。
我们毕竟只测试了五款模型，难免会有疏漏。而且模型的能力都是一直在改进的。我测试的时候模型不好用，不代表你读到这篇文章时，问题依然存在。
所以欢迎你用类似的长文档和问题，尝试一下不同模型的回答效果。如果你找到了更好的模型，或者有独特的发现，欢迎把结果写在留言区分享给大家，我们一起交流讨论。
祝长文档信息快速获取愉快！
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