当AI大模型遇到输入token超过最大值的问题时，可以通过多种方法来解决，以下是一些常见的解决方案：
截断策略：当输入长度超过模型最大限制时，可采用截断的方式。常见的截断策略有头部截断，即保留文本尾部，截断开头部分；尾部截断，即保留文本开头，截断尾部；滑动窗口截断，以滑动窗口方式选择信息最相关的部分。例如，使用HuggingFace的相关库时，可以通过设置参数来实现截断，代码如下：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
prompt = "..." # 超长文本
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50) 摘要提取：利用摘要模型对长文本进行压缩，提取关键内容，减少输入规模。可以使用专门的摘要生成算法或模型，将长文本转化为简洁的概要，然后将概要输入到AI大模型中进行处理。
分段处理：将长文本切分为多个片段，分别处理后再进行融合。例如，先将长文本按照逻辑意义完整的子部分拆分成多个较短片段，然后依次将这些片段输入模型进行处理，最后将各个片段的处理结果进行整合。不过，这种方法可能会丢失段落之间的连贯性，可引入记忆机制或上下文融合策略来缓解。
使用长上下文模型：可以换用专为长文本设计的模型，如Longformer、BigBird、ChatGLM等。这些模型采用了特殊的架构和技术，如局部+全局注意力机制、稀疏注意力机制等，能够支持更长的输入，在处理超长文本时具有显著优势，但通常需要更多的计算资源。
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