检索还是全球上下文理解？关于长期上下文评估的多次示例上下文学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对现有长期上下文基准主要测量语言模型的检索能力这一问题，探讨了长期上下文语言模型（LCLM）评估的方法。通过多次示例上下文学习，我们发现分类和概括任务在提供额外示例时表现显著提高，而翻译和推理任务则未显示明显趋势。这表明分类任务主要测试模型的检索技能。此外，我们设立了一个新的基准MANYICLBENCH，以独立评估LCLMs的检索和全球上下文理解能力，发现许多最先进模型在全球上下文任...
本研究探讨了长期上下文语言模型（LCLM）的评估方法，发现分类和概括任务在提供额外示例时表现有所提升，而翻译和推理任务未见明显变化。研究设立了新基准MANYICLBENCH，以评估LCLMs在检索和全球上下文理解能力方面的表现，结果显示许多先进模型在全球上下文任务中的性能显著下降。
