研究：语言模型的上下文绑定容量上限
原文标题：In-Context Binding Capacity in Language Models
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论文测量语言模型在丢失实体-值对应关系前能回忆多少绑定，对 12 个 3B 以下模型绘制连续回忆曲线，并对 30 个 12B 以内开源模型做阈值扫描。结果显示半数回忆负载遵循幂律 K50=cN^α，α 约为 0.82。研究还分析了干扰如何降低测得容量，并将该测量与工作记忆和指令遵循联系起来。
- 问题
- 语言模型在丢失实体-值对应前能记住多少绑定关系，缺乏量化刻画。
- 方法
- 用连续回忆曲线测12个3B以下模型，并对30个12B以内开源模型做阈值扫描，拟合容量随规模的幂律。
- 结果
- 半数回忆负载遵循 K50=cN^α，α=0.820，R²=0.73；预训练配方带来约8倍差异。
- 影响
- 为长上下文与多实体任务设定容量上限参考，帮助判断模型能否可靠跟踪世界状态。
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论文测得语言模型绑定回忆半衰负载遵循幂律 K50=cN^α，α 约 0.82。
- •对 12 个 3B 以下模型绘制连续回忆曲线，另扫描 30 个 12B 以内开源模型
- •半数回忆负载满足 K50=cN^α，α=0.820，R²=0.73
- •更广扫描显示预训练配方带来八倍范围差异，但控制规模后曲线未见配方效应
- •推导出干扰会通过降低单绑定回忆来压低测得容量
- •直接任务训练超过零样本外推规律，但测量标准不同，不能解读为容量提升
为什么重要：为「模型能同时记住多少实体-值绑定」给出可测标尺，与工作记忆、指令遵循的讨论可对接。
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