論文の概要: Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03172v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 17:54:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 12:55:56.392993
• Title: Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
• Title（参考訳）: 中間の損失:言語モデルが長い文脈をどのように使うか
• Authors: Nelson F. Liu and Kevin Lin and John Hewitt and Ashwin Paranjape and Michele Bevilacqua and Fabio Petroni and Percy Liang
• Abstract要約: 入力コンテキスト内の関連情報を識別する必要がある2つのタスクのパフォーマンスを解析する。 入力コンテキストの開始時や終了時に関連情報が生じた場合、パフォーマンスが最も高いことが分かっています。 明示的な長期コンテキストモデルであっても、入力コンテキストが長くなるにつれて、パフォーマンスは大幅に低下する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.97600638300011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While recent language models have the ability to take long contexts as input, relatively little is known about how well the language models use longer context. We analyze language model performance on two tasks that require identifying relevant information within their input contexts: multi-document question answering and key-value retrieval. We find that performance is often highest when relevant information occurs at the beginning or end of the input context, and significantly degrades when models must access relevant information in the middle of long contexts. Furthermore, performance substantially decreases as the input context grows longer, even for explicitly long-context models. Our analysis provides a better understanding of how language models use their input context and provides new evaluation protocols for future long-context models.
• Abstract（参考訳）: 最近の言語モデルは、長いコンテキストを入力として扱うことができるが、言語モデルがいかに長いコンテキストを使用するかは、比較的分かっていない。 入力コンテキスト内の関連情報を識別する必要のある2つのタスクにおける言語モデルのパフォーマンスを分析する。 入力コンテキストの開始時や終了時に関連情報が生じた場合、性能が最も高く、長いコンテキストの途中でモデルが関連する情報にアクセスしなければならない場合、大幅に低下する。 さらに、明示的な長期コンテキストモデルであっても、入力コンテキストが長くなるにつれてパフォーマンスが大幅に低下する。 分析は、言語モデルが入力コンテキストをどのように利用するかをよりよく理解し、将来のロングコンテキストモデルのための新しい評価プロトコルを提供する。

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