大家用开源模型做长文本提示词工程时，怎么处理上下文漂移问题？

这问题我太有同感了，Qwen系长对话确实容易把早期指令“遗忘”。我试过把规则拆成固定前缀，每次轮次切换时强制拼接一次，比单纯重复写有效些。另外你试试把“只提取争议焦点”改成“禁止输出任何非争议焦点内容”，负面约束经常比正面指令稳。温度我一般锁在0.3以下，但感觉治标不治本，拆任务确实最省心。

试试把关键规则拆成few-shot示例夹在每轮对话里，比重复指令管用，温度调0.2能压住不少飘移。

我之前也踩过这坑，后来发现把关键规则拆成“必须做/禁止做”两条，塞进每轮用户消息的开头，比放在系统提示词里管用。另外temperature调到0.6以下确实能压住发散，但别太低，不然输出会变死板。还有个土办法，每轮让模型先输出“本轮是否涉及争议焦点”，相当于强制它做个分类，再决定要不要提取，漂移能少一半。

试过把关键规则拆进每轮user消息里，比堆在system里稳，你可以试试。

我一般把规则塞进few-shot示例里，比纯指令稳多了，你可以试试。另外temperature调低确实有效，但别低于0.3。

这个问题我太有同感了，之前拿Qwen做合同审查也踩过一样的坑。后来我试了个土办法，把关键规则拆成“必须做”和“禁止做”两栏，然后每隔几轮对话就手动把“禁止做”那段重新粘贴一遍，虽然有点笨但确实稳多了。另外我发现把temperature压到0.3以下比加什么分隔符都管用，但代价是输出变得特别干巴。还有个思路是干脆把任务拆成两段，第一段只让它列出候选条款，第二段再单独判断哪些算争议焦点，这样模型注意力集中多了。不过说实话，14B的模型长上下文衰减就是物理规律，我试过用RAG把历史对话摘要压缩成结构化列表喂回去，效果比重复规则好，但实现起来又多了个维护成本。你试试把系统提示词里的规则换成“你正在审阅第X页第X段”这种具体锚点，感觉模型更容易抓住坐标而不是抽象指令。

这问题我太有同感了，14B在长上下文里注意力分散几乎是通病。我试过最管用的笨办法是每轮用户输入前，把核心规则用一句固定模板重新塞回system prompt末尾，相当于手动刷新它的“短期记忆”。另外温度别超过0.6，采样top_p卡在0.9，漂移会少很多。但说实话，真要审长文档，还是得拆成多轮子任务，每轮只盯一个点，别指望它一口气干完所有事。

我之前跑类似任务也这德行，后来发现把关键规则拆成“每轮输出前必须自查”的伪代码放在user输入里比放system里管用，相当于强制模型走一遍逻辑。另外试试把temperature压到0.3以下，再配合few-shot给两个正反例，比单纯重复规则稳得多。不过说实话，超过五轮还是会有轻微漂移，感觉这代模型对长程约束的保持就是有物理上限，实在不行就拆成子任务吧。

同款问题，qwen系在超长上下文里对早期指令的注意力衰减特别明显。我试过把规则拆成独立system块，每轮对话前让模型先复述一遍核心约束再回答，漂移概率能降不少。另外把temperature压到0.3以下会稳些，但代价是输出变干巴。你这场景要不要试试把抽取和总结拆成两个独立任务，分开跑完再合并，比单次长对话可控多了。

试试把关键规则揉进每轮的用户输入里，或者干脆每两轮强制重发一次系统提示，比放最后管用。

试试把关键规则拆成每轮都触发的system分段，我用这个方法在长对话里稳多了。

温度调低确实能缓解一部分，但治标不治本。我试过在每轮用户输入前强制插入一段“当前任务状态”的摘要，让模型先回顾规则再回答，比单纯重复指令管用。另外你试试把关键规则拆成几个子任务，每轮单独调用，别让模型一口气记太多约束，漂移会少很多。

把规则塞进每轮对话的user消息里当隐形约束，比放系统提示词管用，你可以试试。另外temperature调0.6以下基本能压住漂移。

我也遇到过类似情况，14B模型到第四五轮就开始“自作主张”。后来我改成每轮都把原始指令重新贴一遍，再在用户输入末尾加一句“请严格按第一条规则输出”，漂移明显少了。另外把长任务拆成单轮独立调用比塞进多轮对话稳很多。温度调到0.3也有帮助，但光靠降温度治标不治本。

拆任务最实在，14B扛长上下文确实容易丢锚点，每轮只让它干一件事就稳多了。

我一般把规则拆成几个小函数调用，每轮强制模型只输出结构化字段，漂移就少很多。

我之前也踩过这个坑，14B级别模型在长对话里确实容易把系统提示词“忘”在脑后。后来我是把审阅规则拆成几个独立的子任务，每轮只让模型干一件事，比如先只抽争议焦点，下一轮再单独做条款比对，漂移明显少了很多。另外可以试试在每轮用户输入前用固定格式重贴一遍关键约束，但别写太长，三五行就够，比把指令放最后管用。温度调到0.3以下也有帮助，不过根本还是别让单次上下文塞太多任务。