核心概念
大規模言語モデルは長文の入力、特に中盤以降の情報を利用する際に、位置バイアスの影響を受けやすい。プロービング分析の結果、モデルは重要な情報の位置を内部的には捉えているものの、回答生成に効果的に活用できていない「理解しているのに伝えない」現象が明らかになった。
要約
大規模言語モデルの長文処理における「理解しているのに伝えない」現象
本稿は、大規模言語モデル(LLM)の長文処理における課題と、プロービング分析を用いた新たな知見について論じた研究論文である。
TransformerベースのLLMは、自然言語処理において目覚ましい成果を収めてきた。しかし、長文入力の利用においては、位置バイアスと呼ばれる課題が存在する。これは、文頭や文末の情報が優先的に利用され、中盤の情報が見落とされやすい傾向を指す。
本研究では、LLMの長文処理における位置バイアスのメカニズムを、プロービング分析を用いて解明することを目的とする。