arXiv NLP·9 小时前★ 3
QGPM：查询引导 RoPE 调制缓解长上下文中间信息丢失
原文标题：Query-Guided RoPE Modulation for Lost-in-the-Middle Mitigation in Long-Context LLMs
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
AI 智能摘要
论文提出免训练方法 QGPM，利用模型自身注意力头计算的查询相关性重塑 RoPE 位置：低相关 token 在快旋转平面上前移不足一个位置，把相关证据拉近查询，慢旋转平面保持原布局。在 NoLiMa 与 RULER 多上下文长度测试中优于基线与强对照，检索任务增益最大。
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原始标题：Query-Guided RoPE Modulation for Lost-in-the-Middle Mitigation in Long-Context LLMs
AI 中文标题：QGPM：查询引导 RoPE 调制缓解长上下文中间信息丢失
来源：arXiv NLP · 发布于 9 小时前
分类：大模型 · AI 重要度：★ 3（3）
标签：长上下文 / 位置编码 / RoPE / 检索
关键词：长上下文 / RoPE / 中间信息丢失 / 位置编码
AI 处理：2026/11/9 18:30:17 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-21.1
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