长上下文大型语言模型（LCLLMs）确实引起了一些关注。这类模型可能使某些任务的解决更加高效。例如理论上可以用来对整本书进行总结。有人认为，LCLLMs不需要像RAG这样的外部工具，这有助于优化并避免级联错误。但是也有许多人对此持怀疑态度，并且后来的研究表明，这些模型并没有真正利用长上下文。还有人声称，LCLLMs会产生幻觉错误，而其他研究则表明，较小的模型也能高效解决这些任务。
关于长上下文大型语言模型是否真正利用其巨大的上下文窗口，以及它们是否真的更优越，这些问题仍然没有定论，因为目前还没有能够测试这些模型的基准数据集。
但是要充分发挥LCLLMs的潜力，需要对真正的长上下文任务进行严格评估，这些任务在现实世界应用中很有用。现有的基准测试在这方面表现不佳，它们依赖于像“大海捞针”这样的合成任务或固定长度的数据集，这些数据集无法跟上“长上下文”的不断发展的定义。
所以DeepMind最近构建了一个名为Long-Context Frontiers（LOFT）新基准数据集，试图解决这一不足。这个新数据集包括六个任务，涵盖了35个数据集，这些数据集跨越文本、视觉和音频模态。
https://avoid.overfit.cn/post/8e48436858674be0a0b9306afecb13bc
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