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语言模型中的注意力沉没现象：实证研究
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
当前语言模型在生成长文本时常忽视早期上下文信息，可能是因为预训练中学到的注意力先验知识。为此，提出了一种“注意力排序”方法，通过对注意力进行排序来提升生成效果。这一方法在解码时对文档进行排序，改善生成效果，并指出使用现有语言模型进行检索增强生成的挑战。
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关键要点
- 当前语言模型在生成长文本时常忽视早期上下文信息。
- 这一问题主要源于预训练过程中学到的注意力先验知识。
- 文本上下文中较早出现的相关信息平均上受到较少关注。
- 即使模型未能使用相关文档的信息，它们仍对无关文档表现出更多关注。
- 提出了一种“注意力排序”方法来改进长文本模型的性能。
- 在解码过程中对文档进行注意力排序以改善生成效果。
- 研究结果指出使用现成语言模型进行检索增强生成的挑战。
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