Modelos de linguagem como GPT, Claude, ou outros LLMs têm um limite máximo de tokens que podem ser processados por vez — isso é chamado de tamanho do contexto (context window).
Um "token" pode ser uma palavra, parte de uma palavra ou pontuação.
Se o número de tokens do livro ultrapassa esse limite, o modelo não consegue processar o conteúdo completo, resultando em falhas ou resumos incompletos.
Esse é o motivo técnico mais comum para falhas ao tentar resumir textos muito longos como livros inteiros.
Language models like GPT have a maximum context window (measured in tokens). If a book is too long, and its tokenized version exceeds this limit, the model cannot process it in a single input. This causes the application to fail when trying to summarize very long books in one pass.
A. Temperature too high – Affects randomness/creativity, not the ability to process inputs.
B. Model not supporting fine-tuning – Not relevant to failure in summarization during inference.
C. Top P too high – Like temperature, affects diversity, not input size handling.
So, D is the root cause when the model fails due to input length.
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Rcosmos
1 week, 6 days agoTeeMal
1 week, 6 days ago