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在处理长文本数据时，大型语言模型面临显著挑战：随着文本长度增加，模型对早期信息的记忆能力逐渐减弱，导致推理性能出现下降。这一现象被称为“信息遗忘”，其本质是模型记忆机制在长序列中的局限性所致。研究发现，当输入文本超过一定长度，模型的注意力分布趋于分散，关键信息被稀释，从而引发“性能衰减”。此类问题在长篇文档理解、复杂逻辑推理等任务中尤为突出，严重影响了模型的连贯性与准确性。