Shifting Long-Context LLMs Research from Input to Output

作者: Yuhao Wu, Yushi Bai, Zhiqing Hu, Shangqing Tu, Ming Shan Hee, Juanzi Li, Roy Ka-Wei Lee

发布时间: 2025-03-10

来源: arxiv

研究方向: 长输出大型语言模型（Long-Output LLMs）研究

主要内容

本文探讨了长输出大型语言模型（Long-Output LLMs）的重要性，并分析了当前研究现状、挑战和机遇。文章指出，尽管长输入大型语言模型（Long-Context LLMs）的研究取得了显著进展，但长输出生成方面的研究相对较少。长输出模型在生成长文本、支持复杂推理和创意写作等方面具有巨大潜力。

1. 提出了长输出大型语言模型（Long-Output LLMs）的概念，并定义了其关键要求。

2. 分析了长输出模型的实际应用，如创意写作、复杂推理和长链推理任务。

3. 讨论了长输出模型面临的挑战，包括数据、基准和模型方面的挑战。

4. 提出了改进长输出模型的方法，如数据收集、基准改进和模型优化。

5. 探讨了替代观点，如长输入优化和计算权衡。

6. 提出了未来研究方向，包括数据增强、基准开发、模型优化和评估框架的改进。

1. 数据收集与分析：通过分析用户查询数据，量化对长输出生成的需求。

2. 基准开发：设计用于评估长输出模型性能的基准，包括规则基础评估、LLM基础评估和分段评估。

3. 模型优化：使用专门的训练数据集和微调技术来优化长输出性能。

4. 实验评估：在LongGenBench和LongBenchWrite等基准上评估模型性能。

5. 替代观点分析：探讨不同观点对长输出模型研究的影响。

实验结果表明，当前长输出模型在生成长文本方面仍存在挑战，尤其是在保持一致性和质量方面。然而，一些模型在特定任务上显示出潜力，例如Bai et al. (2024d), Pham et al. (2024)和Quan et al. (2024)的工作。

未来的工作将集中在以下几个方面：1) 提高数据集的质量和多样性，以更好地满足实际应用需求；2) 开发更有效的基准和评估框架，以全面评估长输出模型的性能；3) 探索新的模型架构和训练技术，以提高长输出模型的能力；4) 将长输出模型应用于更多领域，以解决现实世界中的复杂问题。