max_tokens 与上下文长度的理解

硅谷神农
3,106 阅读3分钟

LM Studio 提问：max_tokens 与上下文长度的理解

最近在使用 LM Studio 调用大模型时，遇到了一个有趣的现象。我通过以下参数调用，发送的 prompt 长度已经超过了 1024 个 token，但 API 仍然返回了 "prompt_tokens": 2434，并且处理结果是完整的。

data = {
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
  ],
  "max_tokens": 1024, # 设置最大 token 数量
  "stream": False
}

这让我产生了一些疑惑：max_tokens 不是限制最大 token 数量吗？为什么 prompt 长度超过 max_tokens 还能正常工作？

经过一番研究，我对 LLM 的工作原理和 API 参数之间的相互作用有了更深入的理解。

核心概念区分

首先，我们需要区分两个关键概念：

  • max_tokens 参数: 这个参数限制的是 LLM 生成 的 token 数量（即 completion_tokens），而不是整个输入（prompt）的长度。它主要用于控制 LLM 输出的长度，防止生成过长的文本。max_tokens 不限制输入 prompt 的长度。

  • 模型的上下文长度 (Context Length): 这是 LLM 能够 处理 的最大 token 数量（包括 prompt 和 completion）。每个 LLM 都有一个固定的上下文长度限制。如果输入的总 token 数（prompt_tokens + completion_tokens）超过这个限制，LLM 就无法正确处理所有信息。

原因分析

在我提供的场景中：

  1. 我设置了 max_tokens=1024，这意味着我限制 LLM 生成 的回复最多为 1024 个 token。
  2. 我的 prompt 长度（prompt_tokens=2434）已经超过了 1024，但这并不违反 max_tokens 的限制，因为 max_tokens 只限制生成的 token 数量。
  3. 我得到了 "prompt_tokens": 2434 并且处理结果完整，这表明：
    • 我的 prompt 长度（2434）加上 LLM 生成的回复长度（completion_tokens，假设为 694）的总和（3128）没有超过 我所使用的 LM Studio 模型的上下文长度限制。
    • LM Studio 使用的模型能够处理至少 3128 个 token 的上下文。

为什么结果是完整的？

结果是完整的，是因为我的总 token 数（3128）没有超过模型的上下文长度限制。如果总 token 数超过了限制，你可能会看到以下情况：

  • 截断： LLM 可能会在达到上下文长度限制时停止处理输入，导致部分 prompt 信息丢失。
  • 错误： LM Studio 或 LLM 可能会返回错误，指示输入过长。
  • 不完整的输出： LLM 可能会生成不完整或无意义的回复。

LM Studio 模型

LM Studio 支持多种不同的 LLM 模型，每个模型都有自己的上下文长度限制。常见的模型及其上下文长度（大致范围，具体取决于模型版本）：

  • 较小的模型： 2048, 4096 tokens
  • 较大的模型： 8192, 16384, 32768, 甚至 100k+ tokens

我的 LM Studio 很可能使用了一个上下文长度大于 3128 的模型。

总结

  • max_tokens 限制的是 LLM 生成 的 token 数量，而不是输入的 prompt 长度。
  • 模型的上下文长度限制了 LLM 能够 处理 的总 token 数量（prompt + completion）。
  • 我的 prompt 长度超过了 max_tokens，但只要总 token 数不超过模型的上下文长度限制，LLM 仍然可以完整地处理输入并生成回复。
  • 我的 LM Studio 使用的模型具有足够大的上下文长度来处理我的请求。
avatar
文章
阅读
粉丝