对于处理长文本输入，可以考虑以下几种方法来处理Sora模型：
分段输入：将长文本分成多个段落或句子，然后逐段输入Sora模型进行处理。这样可以避免一次性输入过长的文本而导致模型性能下降。
截断输入：如果文本过长，可以将文本截断为固定长度的片段，然后逐个片段输入Sora模型。这样可以减少模型的计算量和内存占用。
使用注意力机制：注意力机制可以帮助模型更好地关注重要的文本片段，从而提高长文本输入的处理效果。可以尝试使用带有注意力机制的Sora模型或自定义注意力机制来处理长文本输入。
数据增强：可以尝试对文本进行数据增强，例如添加噪声、随机替换等方式来增加训练数据，帮助模型更好地处理长文本输入。
使用更大的模型：如果处理长文本输入的需求很高，可以考虑使用更大的Sora模型，例如BERT Large或GPT-3等，这些模型对长文本输入有更好的处理能力。
