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Bevilacqua

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  1. TOOL · CL_188740 ·

    大型语言模型在长上下文的中间信息处理上遇到困难

    最近发表在《计算语言学学报》(Transactions of the ACL) 上的一项由刘等人进行的研究,识别出一种被称为“迷失在中间”的现象。在该现象中,当关键信息被置于长上下文窗口的中间时,语言模型的准确性会下降。当相关文档既不在提示的开头也不在结尾时,性能会显著下降,有时甚至比闭卷回忆的表现还要差。这种现象已在各种模型架构和上下文长度中观察到,表明这是模型处理扩展信息方式的一个基本挑战。该论文提出,具有固定预算的注意力机制、不…