大模型相对传统NLP模型支持的输入长度更长，主要是因为大模型在处理输入数据时，通过并行计算和分布式计算等技术，将数据分成多个部分进行处理，从而实现了对更长序列数据的支持。

同时，大模型在计算过程中也可以利用更多的计算资源和优化算法，提高了计算效率和准确性，使得处理长序列数据变得更加容易和高效。

此外，大模型还借助于自注意力机制等新型技术，能够更好地处理输入数据中的长距离依赖关系，从而实现对更长输入数据的有效建模和处理。