一个在 4k 上下文上预训练好的模型，业务要求支持 32k。你打算用什么方法扩展？请说明你需要准备多少长文本数据、为什么不能简单把 RoPE 的 base 从 10000 直接改成 80000（或更大），以及扩完之后 4k 以内的短文本能力为什么会下降。

面试官在考什么

判断候选人是否理解位置编码的频率机制和长上下文扩展的代价，而不只是会改配置参数。

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回答框架 · 前两步

1. 常用做法：位置插值 / NTK-aware / dynamic NTK / YaRN 等 RoPE 缩放方案，配合少量长文本继续预训练。
2. 继续预训练不需要和原预训练等量的长数据，通常几十亿 token 级、由短到长混合采样即可，关键是长样本文本的比例和多样性。

延伸阅读

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