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The 'Lost-in-the-Middle' Problem in Long-Text Generation: Synthetic Datasets, Evaluation Frameworks, and Mitigation Strategies
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究针对长文本生成中的“失落中间”问题，提出了长输入输出基准（LongInOutBench）和合成数据集，开发了检索增强长文本生成器（RAL-Writer），显著提升了长输入和长输出任务的生成效果。
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关键要点
- 长文本生成方法主要集中在从短输入生成长文本，忽视了长输入和长输出任务。
- 长输入输出基准（LongInOutBench）和合成数据集被引入，以解决缺乏相关基准的问题。
- 开发了检索增强长文本生成器（RAL-Writer），有效缓解了长文本生成中的“失落中间”现象。
- 实验结果表明，所提出的方法在处理长输入和长输出任务时具有显著效果。
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