LLMにおける"Lost-in-the-Middle"問題への対策：GM-Extractと緩和策の研究

本ArXivの研究は、大規模言語モデル（LLM）における情報検索の効果的な方法としての「Lost-in-the-Middle」問題に対処するための研究です。この研究は、文脈理解を必要とするタスクにおけるLLMのパフォーマンス向上に役立つ貴重な洞察を提供してくれるでしょう。

• •LLMの主要な制限である「Lost-in-the-Middle」問題に対処。
• •GM-Extractを潜在的な解決策として調査。
• •コンテキスト理解を向上させるための緩和策を検討。