مدل‌های زبانی بزرگ معمولاً برای پردازش متون طولانی به پنجره‌های متنی (context windows) وسیعی نیاز دارند، اما در برخی کاربردها این پنجره‌ها به دلایل سخت‌افزاری یا هزینه‌ای محدود می‌شوند. این محدودیت می‌تواند دقت و کارایی مدل را تحت‌الشعاع قرار دهد.
در این مقاله سه راهکار عملی برای مقابله با این چالش معرفی می‌شود: (۱) تقسیم متن به بخش‌های منطقی و استفاده از تکنیک‌های خلاصه‌سازی میان‌مرحله‌ای؛ (۲) به‌کارگیری حافظه خارجی (external memory) برای ذخیره‌سازی اطلاعات مهم و فراخوانی آن‌ها در طول پردازش؛ (۳) استفاده از روش‌های بازنمونه‌گیری (re‑sampling) هوشمند که تنها بخش‌های کلیدی متن را به مدل می‌فرستند. برای هر یک از این روش‌ها مثال‌های کامل پایتون ارائه شده است تا توسعه‌دهندگان بتوانند به‌سرعت آن‌ها را در پروژه‌های خود پیاده‌سازی کنند.
با به‌کارگیری این استراتژی‌ها می‌توان حتی با پنجره‌های متنی کوچک، عملکرد مدل‌های زبانی را به‌طور قابل توجهی بهبود داد و هزینه‌های محاسباتی را کاهش داد.