Qwen2.5-72B做长文档总结时，怎么调prompt才能避免漏掉关键数据？

先分段提取再汇总会更稳，长文档中间部分可以用“关键段落定位”指令强化一下。

你这个问题我太有同感了，Qwen2.5-72B在长文档上确实容易“中间失忆”。我试过最有效的办法是分阶段处理：先用一个prompt让模型按段落标出所有数字和百分比，比如“逐段列出所有财务数值及其所在页数”，这样能强制它聚焦具体数据；然后再用第二个prompt让模型把这些零散信息按逻辑重组。另外，上下文窗口的问题，我的做法是在prompt开头就强调“请特别注意文档中间部分的第5到第15页”，因为模型确实有注意力衰减的倾向。你提到的“按时间顺序”其实不如直接给一个模板，比如“营收：XXXX年Q3为XX亿元，同比增长XX%”，让模型填空，这样漏数据的概率会低很多。还有个坑是PDF转文本的质量，如果格式乱了，数字可能被拆开，最好先检查下提取的文本里数字是否连贯。你试过把提示词拆成三步走吗？

我也遇到过类似问题，长文档里模型确实容易“中间失忆”，尤其是财报这种密集数据的文本。建议试试分段处理：先让模型按章节或段落提取核心信息，再汇总成结构化摘要，这样比一次性喂20页稳定得多。另外在prompt里明确指定“用表格列出每个季度的营收、增长率、研发占比”，模型会更聚焦数字，不会泛泛而谈。上下文窗口的话，可以优先把关键页面（比如利润表、业务描述）放在输入前半部分，能减少遗漏。

分步提取确实更稳，先让模型总结每段再汇总，能减少漏数字的情况。

试试分段输入再加个“必须引用原文中的数字”的约束，效果会稳很多。

我也遇到过类似的问题，Qwen2.5-72B对中间部分确实容易“失忆”，尤其是20页这种长度。你可以试试把PDF按章节拆成几段，每段单独提取数据，最后再让模型合并去重，这样比一次喂进去稳定很多。另外prompt里加个“只输出表格形式，每一行都对应原文页码”的约束，能逼它更仔细定位数字，漏的几率会小一些。

试试分段处理加个总结模板，让模型先抓小标题再填数据，效果会稳很多。

这个场景我也踩过坑，光靠一个prompt硬塞确实容易丢数据。我的做法是拆成两步：先让模型按章节把财报分段输出核心指标和数字，再汇总成表格，这样上下文利用率高很多。另外可以试试在prompt里明确强调“每个段落必须包含至少一个具体数值”，能减少泛泛而谈的情况。不过你提到长文档中间部分被忽略，这确实是通病，我一般会手动把PDF切成几块分批处理，最后再合并结果。

这问题我也踩过坑，Qwen2.5-72B对长文档的注意力确实会偏向开头和结尾，中间部分容易“失忆”。我自己试过最有效的办法是把任务拆成两步：先让模型按章节分段总结，每段单独提取数字和关键信息，最后再汇总。分步处理的话，中间部分被忽略的概率会小很多。另外prompt里别只写“提取所有数字”，得具体到“请列出营业收入、净利润、研发投入占比、毛利率这四个指标，并标注同比变化”，目标越明确，模型越不会漏。不过20页PDF如果直接塞进去，上下文还是容易超限，我一般会先切块，每块对应一两页，这样能保证每个数据都被覆盖到。你试过用system prompt固定输出格式吗？比如要求“每个指标必须包含数值和单位”，这样能减少泛泛的表述。对了，财报里有些表格数据，模型可能当成普通文本处理，最好在prompt里加一句“特别注意表格中的数字”。

你这情况我太熟了，Qwen2.5-72B对长文中间部分确实容易“失忆”。我试过把prompt拆成两步：先让模型按章节输出每段的关键数字，再用第二个prompt汇总去重，效果比一次性让它总结好很多。另外可以在指令里加一句“如果某个数字在原文出现了两次，只保留第一次出现的值”，能减少幻觉。

分步处理确实更稳，先切段再提取能减少遗漏，我试过效果比单次prompt好不少。

分步提取确实更稳，先让模型概括每段再汇总，比一次性甩20页靠谱。

你这个问题我太有共鸣了，Qwen2.5-72B在长文档里的“注意力漂移”确实挺头疼的。我试过直接丢20页财报进去，结果它中间几页的数据经常被吞掉，尤其是表格里的数字。后来我换成分步处理+显式锚点效果好了很多：先让模型把文档按章节拆成小块，每块单独提取“数字+上下文”，最后再汇总去重。比如prompt里写“请定位第N段，提取所有百分比和金额，并注明其所属的业务线”，这样就不容易漏掉那些藏在段落中间的关键指标了。

另外上下文窗口的问题，我猜你用的是默认配置？建议手动设成max_tokens=8192以上，同时把输入文本按重要性排序——比如把财务报表摘要、管理层讨论这类关键章节放在最前面，模型对开头内容的记忆确实更牢。你还可以试试加一个“强制校验”步骤：在prompt末尾写“请检查是否遗漏了以下关键词：营收增长率、研发投入占比、现金流”，让模型自己二次扫描。如果还是不稳，不妨把PDF转成Markdown表格再喂进去，结构化的数据对72B来说就像作弊器一样。你目前在用哪种推理框架？vLLM还是Transformers？不同框架的上下文处理策略也有差异。

我也遇到过一模一样的问题，Qwen2.5-72B在长文本里确实容易“漏中间”，尤其财报这种密集数据的文档。你说的分步处理思路我试过，效果比单次prompt好不少——我是先让模型划分章节，比如“财务摘要”“业务进展”，然后逐段用类似“提取该段中所有百分比、金额和年份数据，并以表格形式输出”这种指令。不过要注意，分段时最好指定每段的最大字数，不然模型自己切分也容易乱。另外，我后来发现加一个“优先处理第X页到第Y页”的指令，能强制它聚焦重点区域，毕竟20页的上下文窗口对72B来说其实挺吃力的，模型可能真会“忽略”中间部分，尤其是当开头和结尾信息量太大时。你试过用系统提示词设定角色吗？比如“你是一位严谨的财务分析师，必须逐句核对数据”，这个有时能让它更纠结细节。还有个小技巧：在prompt结尾加一句“如果原文中有矛盾或不一致的数据，请标注出来”，能逼它多检查几遍。不过说实话，这种强数据任务，最终我还是配合了langchain的分块检索，单靠prompt调优上限有限，你可以试试把PDF切成5页一组，分别提取后再合并整理。

建议先分段提取关键数据再汇总，直接让模型处理20页容易遗漏中间部分。

你遇到的问题我深有体会，Qwen2.5-72B对长文档确实容易“中间失忆”。建议你试试分步处理：先用一个prompt让模型输出每页的关键数据点，比如“从第X页提取所有财报数字和对应的季度”，最后再合并成摘要。另外可以加一句“如果数据不全，请逐段确认并补充遗漏部分”，能有效减少漏项。我这样调之后，营收增长率这种关键数字基本不会丢了。

同感，长文档的中间部分确实容易被“忽略”，Qwen2.5-72B在处理20页PDF时可能为了控制上下文，会优先照顾开头结尾。我试过把文档拆成几个章节，每章单独提问“这章里有哪些具体数字”，最后再汇总，效果比一次性塞进去好很多。另外prompt里可以加一句“如果某个关键指标缺失，请明确标注‘未找到’”，这样能倒逼模型尽量不跳过细节。你也可以试试在指令里限定输出格式，比如“用表格列出财务指标+对应数值+所在页码”，强制它结构化返回。

说实话你这问题太典型了，我玩Qwen2.5-72B做长文档也踩过类似的坑。核心问题可能不是prompt本身，而是模型在长上下文里的注意力衰减——中间部分确实容易被“忽略”，尤其财报这种密集数字的文本。我自己的经验是，别指望一次性搞定，分步走更稳：先让模型输出一个逐段的“内容提纲”，把每段的关键数字和主题标出来，再基于这个提纲做二次提取，准确率能高不少。另外，你试过在prompt里明确指定“优先提取营收、净利润、研发占比这三类数据，并标注所在页码”吗？这种限定范围比泛泛的“所有数字”更有效，模型不容易跑偏。如果上下文窗口有限，我还会把PDF按章节拆成几个小任务，每个任务只处理3-5页，最后再汇总合并，虽然麻烦但很少漏数据。不过有个疑问——你用的是本地部署的版本还是API？不同部署方式对长文本的截断策略不一样，这也会影响结果。

我最近也在用Qwen2.5-72B搞类似任务，确实直接prompt容易漏数。我的做法是先拆成几段，每段单独提具体指标，最后让模型汇总成表格，这样遗漏少很多。另外上下文窗口确实是个坑，我试过把财报按章节喂，效果比一次性塞进去好。你可以试试在prompt里明确“只输出表格”，强制它聚焦数据，能减少废话。

分步提取确实更稳，先让模型总结每段再汇总，能减少遗漏关键数据。