arXiv 论文：长上下文问答证据位置偏差因架构而异
原文标题：Mixing Matters: Evidence Position Bias Across Sequence Mixers in Long-Context Question Answering
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论文通过将一份金标文档在九个干扰项中移动，比较 Transformer、状态空间模型与混合 Mamba 架构的位置偏差。Transformer 表现出状态空间模型缺乏的「开头优势」，但两类模型都偏好靠近结尾的证据。作者强调有效上下文利用取决于架构族、能力、任务与提示词，不能单独归因于序列混合器。
- 问题
- 长上下文模型在证据远离提示词边界时利用效率下降，位置偏差是否因架构而异。
- 方法
- 把一份金标文档在九个固定干扰项中移动，对比 Transformer、状态空间模型与混合 Mamba。
- 结果
- Transformer 表现出状态空间模型缺乏的开头优势，两类模型都偏好结尾证据；纯与混合 Mamba 对比方向一致但统计不确定。
- 影响
- 选长上下文模型不能只看序列混合器，需按架构、任务和提示词实测证据位置敏感性。
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