Wat gebeurt er als je een sequentie van 10k tokens invoert in de decoder, terwijl het model getraind is op 9k?

Если подать на вход декодеру последовательность длиной 10 000 токенов, а модель обучалась на максимальной длине 9 000 токенов, то скорее всего произойдёт одно из следующих:

• Модель не сможет обработать вход из-за ограничения максимальной длины, и вызовет ошибку или исключение.
• Входная последовательность будет усечена до 9 000 токенов, и декодер обработает только эту часть.

Это связано с тем, что архитектура модели и её параметры (например, размер позиционных эмбеддингов) фиксированы на максимальную длину, на которой она обучалась. Передача более длинной последовательности нарушает эти ограничения.

В результате:

• Потеряется часть информации из усечённой части.
• Качество вывода может ухудшиться.

Чтобы работать с более длинными последовательностями, обычно используют техники, такие как скользящее окно, иерархические модели или модели с расширенной контекстной длиной.