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Information Abundance Paradox: Long-Context Training Undermines Parametric Knowledge
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Training models with very long contexts can reduce their internal knowledge storage, making them overly dependent on provided context rather than robust.
- Pourquoi ça compte
- Critical for production systems where models must work reliably without full context or when context becomes unavailable or misleading.
- Vigilance
- Performance peaks at intermediate context lengths then declines, so unlimited context scaling may harm real-world robustness without careful design choices.
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- language model
- context window
- long-context
- long context
- edge
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The Agent Architect
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