研究人员发现了一种称为“迷失在中间”的现象,即大型语言模型在回忆长提示中间的信息时遇到困难,表现甚至不如完全省略该信息。研究表明,模型表现出“优先效应”和“近因效应”,分别意味着它们最容易回忆起提示开头和结尾的信息。即使拥有更大的上下文窗口,这种效应依然存在,尽管较新的模型有所改进,但在检索增强生成任务中,为了获得最佳性能,仍然建议仔细放置关键信息。 AI
影响 有效的提示设计需要战略性地放置关键信息,以克服大型语言模型的回忆限制,从而影响 RAG 性能。
排序理由 该集群讨论了关于大型语言模型行为的学术论文的发现。
- ACL Findings
- Found in the Middle
- GPT-3.5 Turbo
- JSON
- prompt engineering
- Samaya AI
- Stanford University
- University of California, Berkeley
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