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TOOL · CL_114140 · Jun 28 · 04:03

大型语言模型在长对话中会因“中间遗忘”效应而失去一致性

大型语言模型在长对话中可能表现出不可靠性，这并非由于记忆丧失，而是因为它们对指令的关注度会随时间减弱。研究表明，虽然模型的核心能力可能只略有下降，但其应用规则的一致性会增加一倍以上。这种被称为“中间遗忘”的现象发生的原因是，模型不会均匀地处理对话上下文，长对话开头部分的指令在对话进行过程中不太可能被持续遵循。