无关上下文也会改写答案
sanmikoyejo · x · 2026-07-16
这项研究在多个 QA benchmark 上，给问题前面加入与任务无关的上下文，观察模型表现如何变化。
主要发现是：
- 即使是语义上没有意义的伪词，也可能让模型在少数样本上明显改判
- 这种影响会同时带来“变差”和“变好”的样本
- 其中变化最大的上尾和下尾样本，贡献了大部分总体波动
这说明模型对上下文噪声的敏感性，不能只看平均分，必须看分布尾部。
「研究」频道最新
- OpenAI 基金会资助 UNC 肿瘤抗原研究，招聘资深实验科学家 — iskander · 2026-10-27
- 研究者定向干预注意力头：向上提升诚实，向下压制道德虚无 — edelwax · 2026-10-27
- 研究表明神经元足以做电路分析，transcoder 增益有限 — burny_tech · 2026-10-27
- EMNLP 论文 GENIE:细粒度度量 LLM 故事的「新意」究竟在哪 — gregd_nlp · 2026-10-27
- hash n-gram 值嵌入助力 12×1024 GPT 刷新 30M 纪录至 3.2115 — RobertTLange · 2026-10-27
- MissionReport 基准:前沿模型写政府状态报告平均仅得约60分 — Exp_Mark · 2026-10-27