近年来，超长上下文窗口的大型语言模型（LLMs）引发了广泛的讨论和关注。这些模型能够在一个提示中处理数十万甚至上百万个标记，极大地拓展了开发者的创新可能性。然而，这些长上下文LLM到底能多好地理解和利用所接收到的庞大信息呢？为了解答这个问题，谷歌DeepMind的研究团队推出了一项名为Michelangelo的新基准，旨在全面评估这些模型的长上下文推理能力。
研究结果显示，尽管当前顶尖的模型在从海量上下文数据中提取信息方面取得了一定进展，但在需要进行复杂推理和理解数据结构的任务上仍然面临显著挑战。随着长上下文窗口的LLM不断涌现，研究人员逐渐意识到，评估它们的能力需要一种全新的标准。以往的评估大多集中于信息检索任务，比如“从干草堆中找针”，但这种简单的检索并不等同于模型对整体上下文的深刻理解。
Michelangelo通过设置一系列复杂的任务，要求模型在处理长文本时进行更深入的推理与综合。这些任务不仅考验模型的记忆能力，更加关注其理解和处理信息的深度。例如，“潜在列表”任务要求模型对Python列表进行操作，筛选出无关或冗余的语句，以确定最终状态；“多轮指代解析”则要求在长对话中解决引用问题；而“我不知道”任务则挑战模型判断上下文是否包含答案。
在对十个顶尖LLM（包括不同版本的Gemini、GPT-4和Claude）的评估中，研究人员发现它们在处理长上下文时表现不一，但在面对更复杂推理任务时，整体性能却显著下降。这表明，即使具备超长上下文窗口，目前的LLM在推理能力上仍存在不足之处。
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