Lost in the Middle (中間情報の見落とし)読み: ろすといんざみどる(ちゅうかんじょうほうのみおとし)

Lost in the Middle (中間情報の見落とし)とは（詳しく解説）

Lost in the Middleは、LLMに長い文章を渡したとき、真ん中にある情報ほど使われにくくなる現象です。2023年7月、スタンフォード大学やカリフォルニア大学バークレー校などの研究者が論文で報告しました。論文は2024年に学術誌TACLに掲載されています。 研究では、複数の文書から答えを探す質問応答と、キーと値を探すタスクで実験しました。正解が書かれた文書を入力の最初や最後に置くと精度が高く、真ん中に置くと大きく下がりました。位置ごとの精度をグラフにするとU字型になります。GPT-3.5-TurboやClaude-1.3のような、長い文章に対応したモデルでも同じ傾向が出ました。 この結果は、RAG（社内資料などを検索して答えさせる仕組み）の設計に直結します。論文では、検索した文書を20件から50件に増やしても、精度はわずかしか上がりませんでした。たくさん詰め込めば賢くなるわけではない、ということです。論文は対策の方向として、関連する文書を先頭近くに並べ替えることと、渡す文書の数を絞ることを挙げています。 実務では、重要な指示や資料を冒頭か末尾に置くのが基本です。長いPDFを丸ごと渡すより、必要な部分を抜き出して渡す方が、答えの精度は安定しやすくなります。

Lost in the Middle (中間情報の見落とし)のよくある質問

Lost in the Middle (中間情報の見落とし)の使用例

• 100ページのPDFを丸ごと投入すると、中盤に書かれた重要な数値をLLMが見落とし誤った回答を返すことがある。
• RAGで検索結果を上位20件そのまま渡すより、上位5件に絞り重要情報を先頭に配置した方が回答精度が上がる。

Lost in the Middle (中間情報の見落とし)に関連するAIツール

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