最近一篇文章强调了一种称为“中间迷失”的现象，即大型语言模型在检索其上下文窗口中间的信息时遇到困难。研究表明，当关键段落位于提示的开头或结尾时，模型的表现最佳，而当这些段落被埋在中间时，准确性会显著下降。虽然较新的模型有所改进，但没有一个模型是完美的，它们经常在忽略信息时无法发出信号。作者建议，用户应优先发送更少、更相关的段落，并按重要性排序，而不是依赖最大上下文窗口，以提高检索准确性。 AI
影响 强调了大型语言模型上下文窗口利用方面的一个局限性，并提出了改进信息检索准确性的提示工程策略。
排序理由 该条目讨论了一个已知的研究现象，并提供了关于提示工程的建议，而不是宣布新版本或重大事件。
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