Dizionario AI › Prompting

Lost in the Middle

"Lost in the middle" è il fenomeno per cui i modelli di linguaggio prestano più attenzione alle informazioni collocate all'inizio e alla fine di un lungo contesto e tendono a trascurare quelle poste nel mezzo. Anche con finestre di contesto ampie, un dato cruciale sepolto a metà di un documento lungo rischia di essere ignorato. Esempio: in un prompt con 30 paragrafi, la risposta corretta è nel paragrafo 15; il modello risponde male perché quel punto ha ricevuto meno peso rispetto al primo e all'ultimo paragrafo.

Definizione

Tienine conto quando progetti prompt con molto contesto: metti le istruzioni e i dati più importanti all'inizio o alla fine, non nel mezzo. In pratica, riordina i documenti recuperati per rilevanza, ripeti le istruzioni chiave in coda o riduci il contesto con compressione e retrieval mirato invece di riempirlo.

Termini correlati

• Context Stuffing
• Needle in a Haystack
• Context Window
• Compressione del Prompt
• Contesto (nel prompting)

Altri termini in Prompting

• Prompt
• Prompting
• Role Assignment
• Zero-shot
• Few-shot
• Chain of Thought
• Prompt Engineering
• Output Format

Mettilo alla prova

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