Distance between Relevant Information Pieces Causes Bias in Long-Context LLMs

📄 arXiv: 2410.14641v3 📥 PDF

作者: Runchu Tian, Yanghao Li, Yuepeng Fu, Siyang Deng, Qinyu Luo, Cheng Qian, Shuo Wang, Xin Cong, Zhong Zhang, Yesai Wu, Yankai Lin, Huadong Wang, Xiaojiang Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-18 (更新: 2025-05-28)

备注: ACL 2025 Findings

💡 一句话要点

LongPiBench：揭示长文本LLM中相关信息间距引起的偏差问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长文本理解 位置偏差 大型语言模型 基准测试 信息间距

📋 核心要点

  1. 现有长文本LLM在处理位于中间位置的相关信息时存在“中间迷失”问题，影响模型性能。
  2. 论文提出LongPiBench基准，用于评估LLM在处理多个相关信息片段时，因信息间距而产生的位置偏差。
  3. 实验结果表明，现有模型对“中间迷失”问题有一定鲁棒性，但仍存在与相关信息间距相关的偏差。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）中的位置偏差阻碍了它们有效处理长输入的能力。一个突出的例子是“中间迷失”现象，即LLMs难以利用位于输入中间的相关信息。以往的研究主要集中在单个相关信息片段上，而实际应用通常涉及多个相关信息片段。为了弥合这一差距，我们提出了LongPiBench，这是一个旨在评估涉及多个相关信息片段的位置偏差的基准。我们对五个商业模型和六个开源模型进行了彻底的实验。这些实验表明，虽然目前大多数模型对“中间迷失”问题具有鲁棒性，但仍然存在与相关信息片段间距相关的显著偏差。这些发现强调了评估和减少位置偏差以提升LLM能力的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：现有研究主要关注单个相关信息片段的位置偏差，忽略了实际应用中多个相关信息片段共存的情况。现有方法难以评估和解决因多个相关信息片段间距变化而引起的位置偏差，导致LLM在处理复杂长文本时性能下降。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门的基准测试集LongPiBench，该基准侧重于评估LLM在处理多个相关信息片段时，由于这些信息片段之间的距离变化而产生的位置偏差。通过控制相关信息片段之间的距离，可以系统地分析LLM对不同间距信息的敏感程度。

技术框架：LongPiBench基准包含多个任务，每个任务都设计成需要模型从长文本中提取多个相关信息片段。这些信息片段在文本中的位置和间距被精心设计，以评估模型在不同信息间距下的表现。评估指标包括信息提取的准确率和召回率，以及模型对不同位置信息的置信度。

关键创新：LongPiBench的关键创新在于它关注了多个相关信息片段之间的距离对LLM性能的影响，而不仅仅是单个信息片段的位置。这种多信息片段的评估方式更贴近实际应用场景，能够更全面地评估LLM处理长文本的能力。

关键设计：LongPiBench的设计考虑了多种因素，包括：(1) 相关信息片段的数量和类型；(2) 信息片段在文本中的位置分布（例如，均匀分布、集中分布）；(3) 信息片段之间的距离范围；(4) 评估指标的选择（例如，准确率、召回率、F1值）。具体任务的设计和参数设置未知。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

实验结果表明，虽然大多数模型对“中间迷失”问题具有一定的鲁棒性，但仍然存在与相关信息片段间距相关的显著偏差。具体性能数据和提升幅度未知，但该研究揭示了现有模型在处理多个相关信息片段时存在的潜在问题，为后续研究提供了方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升长文本LLM在信息检索、文档摘要、问答系统等领域的性能。通过减少位置偏差，可以提高LLM从长文本中准确提取关键信息的能力，从而改善用户体验。未来的研究可以基于LongPiBench进一步探索缓解位置偏差的方法，并将其应用于实际应用中。

📄 摘要（原文）

Positional bias in large language models (LLMs) hinders their ability to effectively process long inputs. A prominent example is the "lost in the middle" phenomenon, where LLMs struggle to utilize relevant information situated in the middle of the input. While prior research primarily focuses on single pieces of relevant information, real-world applications often involve multiple relevant information pieces. To bridge this gap, we present LongPiBench, a benchmark designed to assess positional bias involving multiple pieces of relevant information. Thorough experiments are conducted with five commercial and six open-source models. These experiments reveal that while most current models are robust against the "lost in the middle" issue, there exist significant biases related to the spacing of relevant information pieces. These findings highlight the importance of evaluating and reducing positional biases to advance LLM's capabilities.