阿摩線上測驗
35. 某企業導入大型語言模型(LLM)進行長篇法規文件的問答查詢。使用者反 映，當問題需整合文件中較不相關的資訊時，模型回答的連貫性與準確性明顯 下降。技術團隊認為此現象與模型架構特性有關。下列何者最能說明傳統 Transformer 在此情境下的限制？
(A)模型在推理時僅能依賴固定長度的上下文窗口，無法同時處理分散於全文的 資訊；
(B)模型能記住的內容取決於訓練語料，推理時遇到新內容可能無法應對；
(C)Transformer 在長序列處理時效率下降，但仍可完整處理所有輸入內容；
(D)每次推理後 Transformer 都需重新訓練才能記住新的資訊
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統計： A(14), B(7), C(2), D(1), E(0) #3922929
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