最新的研究数据揭示，输入数据的长度与模型性能之间并不存在简单的线性关系；在众多模型中，一旦输入的token长度达到某一特定值，其准确度就有可能出现显著的降低。在现有的通用基准测试中，常常出现将输入长度与任务复杂度相混淆的现象。在本项新研究中，我们将专门对输入长度对模型性能的独立影响进行详尽的分析。
扩展任务探究影响
为了解决传统NIAH的局限性，研究人员对标准的NIAH任务进行了深化。他们坚持在维持任务难度不变的基础上，严格遵循仅对输入长度进行调整的核心原则，并细致地策划了四组对比实验。模型性能受输入长度变化显著影响，此变化可导致模型在处理长文本时的可靠性降低；此外，信息干扰的增强和文本结构的复杂性上升，亦会恶化模型在长上下文任务中的表现。
针 - 问题相似度实验
该实验主要研究“针”与“问题”在语义层面上的接近度如何作用于模型在处理长文本任务时的性能。在实验实施过程中，研究者对任务的复杂程度和文本的具体内容实施了严格的控制。同时，他们仅对输入文本的长度（范围在10²至10⁴个token之间）以及文本的语义相似度进行了相应的调整。在评估模型回答的精确度时，研究者运用了GPT-4.1这一工具，其评估结果与人类评估的吻合度高达99%以上。研究揭示，“针”与“问题”之间的语义相似度是至关重要的，而当这种相似度不高时，模型在处理较长的输入序列时，其性能的下降趋势会变得更加明显。
多重干扰项实验
在本次实验中，当输入的token数量达到10⁴时，模型在面临多种干扰选项时，其准确度与基准模型相比出现了30%至50%的降幅。这一结果揭示了，在多种干扰信息的共同作用下，随着输入长度的增长，模型的准确度会受到明显的影响。这一发现进一步凸显了，当前模型在应对复杂且受干扰的文本数据时，存在较为明显的性能局限。
针 - 干草堆相似度实验
本实验致力于探讨特定目标信息与背景文本在语义上的相近度，并分析其对长上下文任务中语言模型性能所产生的影响。在实验实施过程中，对任务的复杂度进行了严格把控，仅对输入文本的长度（介于100至10000个token之间）以及文本间的相似度进行了相应的调整。研究数据显示，目标信息与背景文本的相似度对模型性能的作用呈现不一致性，不同模型对相似度的反应程度各有不同。尽管如此，总体趋势表明，随着输入文本长度的增加，无论在何种相似度条件下，模型的性能普遍呈现出下降趋势。当输入的token数量超过一万时，部分模型的连贯性准确率出现下滑，具体数值介于30%至40%之间；然而，若对输入结构进行打乱，其准确率能够维持在50%至60%的区间。
重复单词实验
实验结果表明，团队在重复单词的测试中发现，即便是在执行基础文本复现任务的过程中，大型语言模型在处理长文本上下文时稳定性表现不佳；此外，当输入和输出的长度同时增加时，这种不足表现得尤为突出。这一观察结果表明，目前这些模型在处理长文本，尤其是简单的文本重复任务时，难以保证其可靠性。
实验结论与启示
实验结果显示，尽管大型语言模型的上下文窗口在持续扩展，但其性能呈现不稳定性。输入文本的长度成为影响模型性能的关键要素，同时，诸如语义的相似度、干扰信息的存在以及文本结构的复杂性等因素，都会使模型在处理长上下文任务时出现不足。这些发现为后续模型的改进和优化指明了明确的方向。
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