长上下文训练或削弱参数记忆，引发丰富性悖论
DanielKhashabi · x · 2026-08-18
论文提出“信息丰富性悖论”：训练时如果上下文中包含大量相关信息，模型编码参数化知识的动力会减弱，从而更依赖上下文。研究表明，在预训练中增加上下文长度仅在达到中间最优值前能提升性能，随后性能会下降。随着上下文增长，优化重心从 FFNs 转向注意力机制，改变了模型的知识表征方式。
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