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实体 Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

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  1. TOOL · CL_73221 ·

    GPT-3.5-Turbo在长提示中处理中间信息时遇到困难

    一项研究发现，当答案位于长提示（特别是20k token上下文窗口）的中间时，GPT-3.5-Turbo的准确率会显著下降。这一现象在论文“Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts”中有记载，归因于Transformer模型中的注意力模式，这种模式偏好提示的开头或结尾的信息，而忽略中间部分。这个问题并非检索错误，而是由于训练数据限制导致模型注意力权重在中心区域衰减。