闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
上下文扩展至1万tokens,LLM整体“失智”!
且“智商”不是匀称下降,而是在一些节点突然断崖式下跌。
好比Claude Sonnet 4,就是在1000tokens后准确率一起下滑,从90%降到60%。
或者是下降后放缓再下降,好比GPT-4.1Gemini 2.5 Flash
最终,当上下文长度来到1万tokens,各人都只剩50%准确率。
这也就意味着,大模子在读统一本书第10页和第100页时的“智商”可能纷歧样。
并且差别大模子在“读这本书”时突然降智的页数也差别。
GPT-4.1可能读到第10页就“失智”了,Claude兴许能坚持到第100页。
这是Chroma团队的最新研究结论,他们用升级版“大海捞针”(NIAH)测试了包括GPT-4.1、Claude 4、Gemini 2.5和Qwen3等在内的18个开源和闭源的主流大模子。
效果显示,随着输入长度的增添,模子的性能越来越差
实验还首次系统性地展现了输入长度对模子性能并非匀称影响,差别模子性能可能在某一tokens长度上准确率爆发骤降。
这项事情获得了网友的一定:
以往人们或许会遇到当输入长度增添时大模子会泛起性能不佳的情形,但并没有人深入探讨过这个问题。
现在代码已开源,感兴趣的朋侪可复现~
1万tokens是个坎儿
Gemini 1.5 Pro在2024年首次引入了1M上下文窗口,随后GPT-4.1也加入到了1M上下文步队中。
更长的上下文意味着LLM每次挪用可以处置惩罚更多信息,似乎能天生更合理的输出。
确实,这些模子在“大海捞针”(NIAH)这些基准测试中体现优异。但现实上,现有基准测试有一个局限性是在于它们倾向于把输入长度与使命难度混为一谈
NIAH实质上是一个简朴的检索使命,它是将一个已知事实(“针”)安排在一大段不相关文本(“干草堆”)中,然后要求模子检索它。
这种要领主要评估大模子直接的词汇匹配能力,无法代表更无邪、面向语义的使命。
其他更重大的使命,例如包括非词汇匹配的NoLiMa和测试文本片断缺失识别的AbsenceBench,已经展现了模子性能在输入长度增添时泛起的显著下降,但没有举行更深入地探讨。
为相识决经典NIAH的局限性,并更好地探讨仅输入长度对模子性能的影响,研究职员扩展了标准的NIAH使命。
研究职员基于坚持使命重漂后稳固,只改变输入长度焦点原则,设计了四项比照实验。
先说结论,四项比照实验(针-问题相似度、滋扰信息、针-干草堆相似度、干草堆结构实验)配合证实晰LLMs的性能会随输入长度增添而显著且非匀称地下降,且这种衰减受输入内容的语义特征、结构等因素影响。
详细体现为
输入长度是性能衰减的焦点变量,无论使命简朴与否,模子处置惩罚长文本的可靠性都会下降;语义关联性(如针-问题相似度低、针与干草堆语义融合)会加剧衰减;滋扰信息和文本结构(如逻辑连贯的干草堆)会进一步削弱模子在长上下文使命中的体现;差别模子对这些因素的敏感水平保存差别,但整体均无法维持稳固性能。
第一项是针-问题相似度实验:验证“针”与“问题”的语义相似度是否会影响模子在长上下文使命中的体现,尤其是输入长度增添时,低相似度是否会加剧性能衰减。
实验选取了保罗?格雷厄姆散文(PG essay)和arXiv论文作为配景数据(干草堆),针对其焦点主题设计问题,并为每个问题天生8个与主题匹配且未泛起在干草堆中的 “针”,通过5种嵌入模子盘算“针-问题”余弦相似度,分为高、低相似度两组。
实验控制使命重漂后和干草堆内容,仅调解输入长度(10?到10?tokens)和相似度,以模子回覆准确率为指标(由GPT-4.1评估,与人类判断一致性凌驾99%)。
效果显示,所有模子性能均随输入长度增添而下降,到1万token左右下降最显着,且低相似度组衰减更显著——
高相似度组在10?tokens 时准确率约60%-80%,低相似度组降至40%-60%,高性能模子虽在短输入时体现更好,长输入下仍难阻止衰减。
这批注,“针-问题”语义相似度是要害影响因素,相似度越低,长输入下模子性能衰减越强烈,展现了现有模子处置惩罚模糊信息的局限性。
第二项是滋扰信息实验:探讨当输入长度转变时,与目的信息(针)相关但不匹配的滋扰内容对LLMs性能的影响,尤其是滋扰项数目和个体差别是否会加剧性能衰减。
研究团队从保罗?格雷厄姆散文和arXiv论文两类干草堆中,选取与问题语义相似度较高的“针”,并手动设计4个滋扰项。
实验设置了三种条件:基线(仅含“针”,无滋扰项)、简单滋扰项(“针”+1条随机位置的滋扰项)、多重滋扰项(“针”+4条随机漫衍的滋扰项)。
通过控制使命重漂后(仅需检索“针”并回覆问题),仅调解输入长度(从10?到10?tokens)和滋扰项数目,以模子回覆的准确率为指标。
效果显示,纵然简单滋扰项也会导致模子性能低于基线,而加入4条滋扰项会进一步加剧性能衰减。
输入长度为10?tokens时,多重滋扰项条件下模子准确率比基线低30%-50%。
别的,模子对滋扰项的响应保存差别:Claude系列倾向于在不确准时弃权(明确体现无法回覆),幻觉率较低;GPT系列则更可能天生自信但过失的谜底,受滋扰影响更显着;Gemini和Qwen模子的体现波动较大,易受滋扰项数目和输入长度的双重影响。
第三项是针-干草堆相似度实验:探讨目的信息(针)与配景文本(干草堆)的语义相似度对 LLMs长上下文使命性能的影响。
实验选取保罗?格雷厄姆散文和arXiv论文作为干草堆,针对其焦点主题设计问题及8个匹配主题的“针”(确保未泛起在干草堆中),通过5种嵌入模子盘算“针-干草堆” 余弦相似度并取平均值以包管稳健性。
实验控制使命重漂后,仅调解输入长度(10?到 10?tokens)和相似度,以模子回覆准确率为指标。
效果显示,针-干草堆相似度对模子性能的影响不统一,差别模子敏感度保存差别,但整体上随着输入长度增添,各相似度条件下的模子性能普遍下降。
第四项是干草堆结构实验:探讨配景文本(干草堆)的结构模式对LLMs长上下文使命性能的影响。
实验选取保罗?格雷厄姆散文和arXiv论文作为干草堆,针对其焦点主题设计问题及8个匹配主题的“针”(确保未泛起在干草堆中),设置连贯结构(文本按原逻辑顺序泛起)和打乱结构(文本顺序随机打乱)两种条件。
实验控制使命重漂后,仅调解输入长度(10? 到 10? tokens)和干草堆结构。
效果显示,大都模子在连贯结构中随输入长度增添性能下降更显著,而打乱结构下性能下降较缓和——
输入长度10?tokens 时,连贯结构中部分模子准确率降至30%-40%,打乱结构则维持在50%-60%。
这批注干草堆结构是要害影响因素,现有模子处置惩罚重大逻辑结构的长文本时挑战更大。
团队还设计了重复单词实验,说明纵然是最基础的文本复现使命,LLMs 在长上下文下的稳固性也保存严重缺陷,且输入与输出长度的同步增添会加剧这一问题。
这些实验效果配合证实,只管大型语言模子的上下文窗口一直增添,但其性能并非匀称一致
基于LLMs在长文本使命上的缺陷,也有人给出了应对战略:给出明确、清晰的指令,并且在网络到足够的信息后生涯上下文,添加一个检查点。
Chroma——开源的AI应用数据库
Chroma致力于开发开源软件,由Jeff Huber(左)和Anton Troynikov(右)配合建设。
公司果真宣布的同名数据库Chroma是一个开源的AI应用数据库,旨在通过将知识和手艺整合为大语言模子可挪用的?,简化LLM应用的构建历程。
团队活跃于LLMs长上下文处置惩罚、检索增强天生(RAG)等领域的研究,以解决大模子在现实应用中对长文本信息的影象、提取和使用效率问题。
现在,Chroma妄想推出免费的手艺预览,并体现:
我们100%专注于构建有价值的开源软件。
代码地点:https://github.com/chroma-core/context-rot
[1]https://research.trychroma.com/context-rot[2]https://news.ycombinator.com/item?id=44564248
— 完 —
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07月20日
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编辑:王家菁、段圣祺