解密五種語言中的"位置偏差"現(xiàn)象：為什么AI有時會忽略重要信息

2025年5月，來自俄羅斯ITMO大學(xué)、莫斯科Skoltech等機構(gòu)的研究團隊發(fā)表了一項關(guān)于大語言模型位置偏差的跨語言研究。這篇由Menschikov Mikhail和Alexander Kharitonov領(lǐng)銜、與Maiia Kotyga等多位研究者合作完成的研究論文，深入探討了大型語言模型在處理長文本時會出現(xiàn)的"位置偏差"現(xiàn)象，即模型對位于特定位置的信息的系統(tǒng)性忽視。

想象一下，如果你讓AI助手閱讀一本很長的書，然后回答問題，AI可能會記住書的開頭和結(jié)尾，卻忘記中間部分的重要內(nèi)容。這就是位置偏差現(xiàn)象。雖然這個問題在英語文本中已經(jīng)得到廣泛研究，但在其他語言中的表現(xiàn)如何？不同語言的語法和詞序結(jié)構(gòu)會影響AI的這種"記憶偏好"嗎？這正是研究團隊想要探索的問題。

研究者們選擇了五種語言結(jié)構(gòu)迥異的語言——英語、俄語、德語、印地語和越南語，通過一系列精心設(shè)計的實驗，揭示了位置偏差如何與模型的不確定性、語法結(jié)構(gòu)和提示方式相互作用。他們的發(fā)現(xiàn)不僅挑戰(zhàn)了我們對AI工作方式的傳統(tǒng)認識，還為多語言AI應(yīng)用提供了重要指導(dǎo)。

研究背景：AI的"中間記憶"問題

想象你在聽一個很長的故事。你可能會清晰記住開頭和結(jié)尾，而對中間部分的細節(jié)記憶模糊。大型語言模型（LLM）也存在類似的"記憶問題"，研究者們將其稱為"位置偏差"。

當前，隨著檢索增強生成（RAG）、自主代理系統(tǒng)和客戶支持等需要處理長文本的AI應(yīng)用日益普及，這一問題變得尤為重要。雖然開發(fā)者們一直在研發(fā)新的訓(xùn)練策略來處理更長的上下文，但如果AI系統(tǒng)性地忽視某些位置的信息，僅僅增加處理長度還遠遠不夠。

以往的研究主要集中在英語文本上，但我們知道語言之間存在詞匯和語法結(jié)構(gòu)的巨大差異。比如，有些語言（如印地語）傾向于將動詞放在句子末尾，而英語通常將動詞放在主語之后。這些差異會影響AI的位置偏差嗎？不同語言的形態(tài)變化（如詞尾變化）是否會改變AI對文本不同部分的關(guān)注程度？

研究團隊試圖回答幾個關(guān)鍵問題：

一、位置偏差是模型本身的特性，還是會因語言特點而變化？ 二、位置偏差是否會導(dǎo)致模型在生成非英語語言文本時，偏向使用英語式的詞序結(jié)構(gòu)？ 三、基于提示的策略（如明確告訴模型正確信息的位置）能否有效減輕不同語言中的位置偏差？ 四、位置偏差如何影響模型輸出的信息熵（不確定性）？

研究方法：多語言實驗的巧妙設(shè)計

研究團隊設(shè)計了一個簡潔而強大的實驗框架。他們提供一個問題給模型，同時給出五段上下文信息，其中只有一段包含正確答案，而其他四段是隨機選擇的無關(guān)信息。關(guān)鍵是，他們系統(tǒng)地改變了包含正確答案的上下文在序列中的位置——有時放在最前面（TOP），有時放在中間（MIDDLE），有時放在最后（BOTTOM）。

例如，對于"誰寫了《西藏的故事》這本書？"這個問題，正確答案是"記者兼作家托馬斯·萊爾德"。研究者會將這段信息放在不同位置，然后觀察模型的回答準確率如何變化。

更巧妙的是，研究者還引入了"相關(guān)性得分"這一變量。他們對每段上下文添加了一個0到1之間的分數(shù)，表示其與問題的相關(guān)程度。這一設(shè)置產(chǎn)生了三種不同場景：

一、匹配得分（Aligned）：相關(guān)上下文標記為1分，無關(guān)上下文標記為0分。 二、全零得分（All Zero）：所有上下文（包括相關(guān)段落）均標記為0分。 三、無得分（No Scores）：完全不提供相關(guān)性得分。

他們還改變了上下文的數(shù)量（5、10或15段），以測試信息量增加時模型的表現(xiàn)。

研究使用了兩個主要模型進行測試：Qwen2.5-7B-Instruct和Llama3-8B-Instruct。這兩個模型雖然都支持多語言，但在架構(gòu)和訓(xùn)練方式上有所不同，允許研究者區(qū)分哪些偏差源于模型設(shè)計，哪些源于語言特性。

為了評估模型輸出的不確定性，研究者還計算了每個響應(yīng)的平均預(yù)測熵。簡單來說，熵值越高，表示模型對自己的回答越不確定。

研究發(fā)現(xiàn)：挑戰(zhàn)傳統(tǒng)認知的驚人結(jié)果

通過這些精心設(shè)計的實驗，研究團隊得出了幾個令人驚訝的發(fā)現(xiàn)。

首先，位置偏差主要是由模型驅(qū)動的，而非語言特性。然而，不同語言確實展現(xiàn)出細微的差異。最令人驚訝的是，Qwen2.5-7B-Instruct模型偏好靠后的位置，這與以往認為語言模型天生偏好早期信息的觀點相反。具體而言，Qwen模型在正確上下文位于BOTTOM位置時表現(xiàn)最佳，而Llama3則在TOP位置時準確率最高。

其次，明確指示模型正確上下文的位置（例如"正確上下文標記為1"）非但沒有提高準確率，反而在所有語言中一致降低了模型性能。這一發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了當前提示工程的某些實踐。例如，在"All Zero"情況下，Llama3模型的性能從0.619（Aligned）大幅下降到0.361，而Qwen的下降幅度較?。◤?.651降至0.589）。

第三，不提供任何相關(guān)性得分（No Scores）時，模型反而表現(xiàn)最佳，Qwen達到0.656，Llama3達到0.687的平均準確率。這一結(jié)果在資源較少的語言（如印地語）中尤為明顯，暗示在多語言設(shè)置中，相關(guān)性得分可能反而干擾了模型判斷。

在熵分析方面，研究發(fā)現(xiàn)了一個反直覺的現(xiàn)象：當正確上下文的位置與模型的位置偏好一致時，熵值反而增加，表明模型的不確定性升高。例如，Qwen模型在BOTTOM位置表現(xiàn)最佳，但其熵值并非在該位置最低；同樣，Llama3在TOP位置準確率最高，但熵值也不是在該位置最低。

關(guān)于詞序結(jié)構(gòu)，研究沒有發(fā)現(xiàn)位置偏差會導(dǎo)致模型偏向使用英語式SVO（主語-動詞-賓語）詞序。不過研究者確實觀察到一些模型驅(qū)動的模式。例如，Llama3生成的SVO結(jié)構(gòu)句子比Qwen多，且兩種模型都傾向于在相關(guān)上下文位于頂部位置時生成更復(fù)雜的句子。

技術(shù)原理：位置偏差與熵的關(guān)系

為什么正確信息的位置會影響AI的表現(xiàn)？研究團隊通過理論分析解釋了這一現(xiàn)象。

在Transformer架構(gòu)（大多數(shù)現(xiàn)代語言模型的基礎(chǔ)）中，模型使用一種叫做"注意力機制"的技術(shù)來決定哪些信息更重要。當位置偏差出現(xiàn)時，模型會過度關(guān)注某些位置的標記（tokens），導(dǎo)致不同位置的標記表示變得過于相似。

研究者通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)表明，當模型對第一個標記有強烈的位置偏好時，經(jīng)過多層處理后，所有標記的表示都會趨于相似，就像大家都變成了第一個標記的"復(fù)制品"。這種同質(zhì)化會使模型難以區(qū)分不同位置的信息，從而增加了輸出的不確定性（熵）。

簡單來說，當模型過度關(guān)注某個位置時，反而可能"迷失方向"，就像一個人在黑暗中用手電筒只照一點，反而看不清整體環(huán)境一樣。這解釋了為什么當正確信息恰好位于模型偏好位置時，模型的不確定性反而上升的現(xiàn)象。

這一發(fā)現(xiàn)特別重要，因為它暗示了一些基于不確定性的偏差緩解策略可能需要重新考量，模型的低熵并不總是對應(yīng)高準確率。

實際影響：研究發(fā)現(xiàn)的廣泛應(yīng)用

這項研究的發(fā)現(xiàn)有幾個重要的實際應(yīng)用價值：

首先，位置偏差主要由模型驅(qū)動這一發(fā)現(xiàn)意味著，現(xiàn)有的為英語優(yōu)化的緩解方法可能適用于其他語言，但需要語言特定的調(diào)整。例如，對于Qwen這類偏好后置信息的模型，可能需要調(diào)整檢索增強生成(RAG)系統(tǒng)中的文檔排序策略。

其次，研究發(fā)現(xiàn)依賴位置指導(dǎo)的某些思維鏈（Chain-of-Thought）策略需要謹慎應(yīng)用，因為明確的位置指示可能反而降低模型性能。這意味著在多語言應(yīng)用中，簡單告訴模型"重要信息在這里"可能適得其反。

第三，對于檢索增強生成(RAG)系統(tǒng)，文檔重排序或相關(guān)性評分策略需要考慮語言和模型特性。這些策略通常假設(shè)模型更關(guān)注首位（最近）的標記，但正如Qwen模型所示，這并非總是正確的。

最后，熵與位置偏差的復(fù)雜關(guān)系對不確定性量化策略提出了新的挑戰(zhàn)。在開發(fā)可靠的AI系統(tǒng)時，簡單地尋求最低熵可能不是最佳策略。

研究局限性：未來的探索方向

盡管這項研究提供了寶貴見解，研究團隊也坦承其局限性。

在熵分析方面，他們進行了配對t檢驗并應(yīng)用Holm-Bonferroni校正來評估統(tǒng)計顯著性。結(jié)果表明，德語和越南語在兩種模型中都表現(xiàn)出一致的顯著效應(yīng)，這凸顯了這些語言對位置偏差的獨特敏感性。

在詞序分析方面，研究者承認，更加嚴格的主語-動詞-賓語關(guān)系分析需要考察更廣泛的句法依存關(guān)系，這超出了本研究的方法范圍。

計算資源限制也是一個因素。研究團隊使用了每種語言2,000個問答對，擴展到9種實驗場景中，這意味著每種語言需要18,000次模型評估，計算量相當大。此外，研究僅使用了兩個模型家族（Llama和Qwen），這限制了對架構(gòu)通用性的更廣泛結(jié)論。

在熵分析方面，研究者指出兩個關(guān)鍵限制：一是標記同質(zhì)化（假設(shè)所有標記都被平等對待）需要更深入的機制調(diào)查；二是尚未正式建立注意力熵與預(yù)測熵之間的聯(lián)系。這些空白有待未來研究填補。

結(jié)論：多語言AI中位置偏差的未來

歸根結(jié)底，這項跨語言研究揭示了大語言模型中位置偏差的復(fù)雜本質(zhì)。研究表明，雖然位置偏差主要由模型架構(gòu)決定，但不同語言確實表現(xiàn)出微妙的變化。特別是，研究發(fā)現(xiàn)Qwen2.5-7B-Instruct模型傾向于關(guān)注后置位置的信息，這挑戰(zhàn)了先前認為語言模型天生偏好早期信息的觀點。

或許最令人驚訝的發(fā)現(xiàn)是，明確指示模型正確上下文的位置反而會降低性能，而不提供相關(guān)性得分時模型表現(xiàn)最佳。這一點對多語言應(yīng)用中的提示工程策略提出了重要警示。

研究的熵分析也揭示了一個反直覺的動態(tài)：當正確信息位于模型偏好位置時，不確定性反而可能增加。這對基于不確定性的偏差緩解方法提出了挑戰(zhàn)。

從日常應(yīng)用角度看，這意味著當我們使用不同語言與AI助手交流時，模型對信息的處理方式可能存在細微差異。對開發(fā)者而言，這項研究提供了寶貴指導(dǎo)，幫助他們更好地設(shè)計多語言AI系統(tǒng)，特別是在信息檢索、文檔摘要和長文本理解等任務(wù)中。

對于對AI和語言學(xué)感興趣的讀者，這項研究展示了語言多樣性和機器學(xué)習之間的復(fù)雜互動。隨著AI系統(tǒng)越來越多地應(yīng)用于全球多語言環(huán)境，理解和緩解位置偏差將變得日益重要。

有興趣深入了解該研究的讀者可以通過研究團隊提供的GitHub代碼庫獲取完整實驗代碼和數(shù)據(jù)集。