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Vardhan Dongre

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TOOL · CL_284476 · Oct 7 · 04:00

新框架解释大型语言模型在多轮对话中的上下文丢失问题

研究人员提出了一个新框架，用以解释大型语言模型（LLMs）为何在冗长、多轮的对话中难以保持上下文。他们的“通道-转换模型”表明，虽然对关键指令的注意力可能会减弱，但信息可以在模型内部的残余表示中持续存在。为了量化这一点，他们引入了目标可达性比率（GAR），并用它来分析各种架构，发现注意力消散的点在不同模型之间存在显著差异。