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Lissard：长且简单的顺序推理数据集
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一个针对大型语言模型的多能力、多范围、多任务、多领域的长上下文评估基准（M4LE），并通过在36个NLP数据集、11种任务类型和12个领域中用多样的NLP任务池来支持它。我们的研究揭示了当前的大型语言模型在理解长上下文方面的困难，尤其是在需要多个跨度注意力的任务上。我们的工作对于未来在这个具有挑战性的领域的研究具有有价值的参考价值。
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关键要点
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提出了针对大型语言模型的长上下文评估基准（M4LE）
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基准支持36个NLP数据集、11种任务类型和12个领域
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研究揭示大型语言模型在理解长上下文方面的困难
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特别是在需要多个跨度注意力的任务上表现不佳
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研究为未来在该领域的研究提供了参考价值
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