對于處理長文本輸入，可以考慮以下幾種方法來處理Sora模型：
分段輸入：將長文本分成多個段落或句子，然后逐段輸入Sora模型進行處理。這樣可以避免一次性輸入過長的文本而導致模型性能下降。
截斷輸入：如果文本過長，可以將文本截斷為固定長度的片段，然后逐個片段輸入Sora模型。這樣可以減少模型的計算量和內存占用。
使用注意力機制：注意力機制可以幫助模型更好地關注重要的文本片段，從而提高長文本輸入的處理效果。可以嘗試使用帶有注意力機制的Sora模型或自定義注意力機制來處理長文本輸入。
數據增強：可以嘗試對文本進行數據增強，例如添加噪聲、隨機替換等方式來增加訓練數據，幫助模型更好地處理長文本輸入。
使用更大的模型：如果處理長文本輸入的需求很高，可以考慮使用更大的Sora模型，例如BERT Large或GPT-3等，這些模型對長文本輸入有更好的處理能力。
