Found in the Middle: How Language Models Use Long Contexts Better via Plug-and-Play Positional Encoding

📄 arXiv: 2403.04797v1 📥 PDF

作者: Zhenyu Zhang, Runjin Chen, Shiwei Liu, Zhewei Yao, Olatunji Ruwase, Beidi Chen, Xiaoxia Wu, Zhangyang Wang

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-03-05

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多尺度位置编码以解决大语言模型中间信息丢失问题

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

关键词: 大语言模型 位置编码 多尺度融合 自然语言处理 信息提取

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在处理上下文中间信息时存在显著的性能瓶颈，导致信息丢失。
  2. 论文提出的多尺度位置编码（Ms-PoE）方法，通过位置索引重缩放，增强了模型对中间信息的处理能力。
  3. 实验结果显示，Ms-PoE在Zero-SCROLLS基准测试中相比原始模型平均提升了3.8的准确率，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本论文旨在克服大语言模型（LLMs）在处理上下文中间信息时的“迷失”挑战。尽管近期的进展使得LLMs能够稳定地进行语言建模，处理多达400万的tokens，但大多数LLMs在识别位于上下文中间的相关信息方面仍面临困难。为此，本文提出了一种简单有效的多尺度位置编码（Ms-PoE）方法，旨在增强LLMs处理中间信息的能力，而无需进行微调或引入额外开销。Ms-PoE通过位置索引重缩放来缓解RoPE引入的长期衰减效应，并为不同的注意力头分配不同的缩放比例，以保留在预训练阶段学习到的重要知识，从而形成从短到长距离的多尺度上下文融合。大量实验表明该方法的有效性，Ms-PoE在Zero-SCROLLS基准测试中相比原始LLMs平均提升了3.8的准确率。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大语言模型在处理上下文中间信息时的“迷失”问题。现有方法在长文本中难以有效识别和利用中间信息，导致模型性能下降。

核心思路：论文提出的多尺度位置编码（Ms-PoE）通过位置索引重缩放，减轻了RoPE引入的长期衰减效应，并为不同的注意力头分配不同的缩放比例，以保留预训练阶段的重要知识。

技术框架：Ms-PoE的整体架构包括位置索引重缩放模块和多尺度上下文融合模块。前者负责调整位置编码，后者则通过不同的缩放比例实现信息的有效融合。

关键创新：Ms-PoE的主要创新在于其简单有效的插拔式设计，能够在不进行微调的情况下提升LLMs对中间信息的处理能力，这与现有方法的复杂性形成鲜明对比。

关键设计：在Ms-PoE中，关键参数包括不同注意力头的缩放比例设置，确保模型在处理不同距离的信息时能够保持重要知识的完整性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Ms-PoE在Zero-SCROLLS基准测试中相比原始大语言模型平均提升了3.8的准确率，验证了其在处理长文本中间信息方面的显著优势，展示了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过提升大语言模型对中间信息的处理能力，Ms-PoE可以显著改善模型在长文本理解和生成任务中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper aims to overcome the "lost-in-the-middle" challenge of large language models (LLMs). While recent advancements have successfully enabled LLMs to perform stable language modeling with up to 4 million tokens, the persistent difficulty faced by most LLMs in identifying relevant information situated in the middle of the context has not been adequately tackled. To address this problem, this paper introduces Multi-scale Positional Encoding (Ms-PoE) which is a simple yet effective plug-and-play approach to enhance the capacity of LLMs to handle the relevant information located in the middle of the context, without fine-tuning or introducing any additional overhead. Ms-PoE leverages the position indice rescaling to relieve the long-term decay effect introduced by RoPE, while meticulously assigning distinct scaling ratios to different attention heads to preserve essential knowledge learned during the pre-training step, forming a multi-scale context fusion from short to long distance. Extensive experiments with a wide range of LLMs demonstrate the efficacy of our approach. Notably, Ms-PoE achieves an average accuracy gain of up to 3.8 on the Zero-SCROLLS benchmark over the original LLMs. Code are available at https://github.com/VITA-Group/Ms-PoE.