Liu 等人（2023 年）题为《迷失在中间：语言模型如何使用长上下文》的研究表明，大型语言模型并非均匀处理长上下文中的信息。相反，它们表现出 U 形准确率曲线，能够可靠地回忆起上下文的开头（首因效应）和结尾（近因效应）的信息，但在处理位于中间的信息时却遇到显著困难。这种“中间衰减”随着上下文窗口的增加而加剧，这意味着大的 token 窗口并不等同于充分的注意力利用。该论文建议，控制检索块的位置，将最相关的内容放在提示的边缘，可以缓解这个问题。 AI
影响 大型语言模型在回忆长上下文中间信息方面的困难，要求仔细的提示工程和检索策略，以确保充分利用提供的数据。
排序理由 该集群讨论了一篇关于大型语言模型在长上下文行为的详细研究论文的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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