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标题：Longer Context, Deeper Thinking: Uncovering the Role of Long-Context Ability in Reasoning
学术编号：arXiv:2505.17315v1
摘要：
近期语言模型在推理能力方面表现出色，但长文本处理能力（long-context capacity）对推理的影响仍缺乏深入研究。本文提出假设：当前推理能力的局限性部分源于长文本处理能力的不足。这一假设基于两项实证观察：
1. 更长的上下文窗口长度通常会导致更强的推理性能；
2. 推理失败的案例与长文本处理失败的案例高度相似。
为验证上述假设，我们研究了增强模型的长文本处理能力是否能提升其推理表现。具体实验方法为：比较具有相同架构和微调数据、但长文本处理能力不同的模型。实验结果表明，长文本处理能力越强的模型在监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）后，其推理基准测试的准确率显著提高。值得注意的是，即使在输入长度较短的任务中，这种提升仍能保持，充分证明长文本训练为推理能力提供了跨任务的通用性益处。
研究进一步表明，长文本建模不仅是处理长输入的关键技术需求，更在深层次推理中扮演基础性角色。因此，我们建议在构建下一代语言模型时，将长文本处理能力作为核心设计目标（first-class objective）。
高频科技领域英文短语及解析
| 高频短语 | 中文解释 | 领域及作用 |
|---|---|---|
| long-context capacity | 长文本处理能力，指模型对超过常规长度输入文本的处理和理解能力。 | 基于Transformer的语言模型扩展性研究，强调模型对长上下文信息的建模。 |
| Supervised Fine-Tuning (SFT) | 有监督微调，使用人工标注数据对预训练模型进行针对性优化，以提升特定任务的表现。 | NLP领域的模型训练方法，尤其适用于对齐语言模型价值观与推理任务的需求。 |
| reasoning benchmarks | 推理基准测试，指用于评估语言模型逻辑、数学或综合推理能力的标准测试集，如MATH、BIG-Bench等。 | 模型能力评估指标，衡量多任务场景下模型的推理深度与可靠性。 |
| generalizable benefits | 通用性益处，指某种训练方法或属性对不同领域或任务均能产生积极影响的特性。 | 讨论技术泛化能力时的关键术语，表明长文本训练对推理任务的广泛适用性。 |
| first-class objective | 首要目标，指在系统设计中与模型性能直接相关的核心优化方向。 | 模型架构设计理论，倡导将长文本能力作为语言模型开发的核心优先级之一。 |
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- #长文本建模与推理优化
- #LLM架构核心设计目标