位置的不确定性：大语言模型中位置偏差的跨语言研究

解密五种语言中的"位置偏差"现象：为什么AI有时会忽略重要信息

2025年5月，来自俄罗斯ITMO大学、莫斯科Skoltech等机构的研究团队发表了一项关于大语言模型位置偏差的跨语言研究。这篇由Menschikov Mikhail和Alexander Kharitonov领衔、与Maiia Kotyga等多位研究者合作完成的研究论文，深入探讨了大型语言模型在处理长文本时会出现的"位置偏差"现象，即模型对位于特定位置的信息的系统性忽视。

想象一下，如果你让AI助手阅读一本很长的书，然后回答问题，AI可能会记住书的开头和结尾，却忘记中间部分的重要内容。这就是位置偏差现象。虽然这个问题在英语文本中已经得到广泛研究，但在其他语言中的表现如何？不同语言的语法和词序结构会影响AI的这种"记忆偏好"吗？这正是研究团队想要探索的问题。

研究者们选择了五种语言结构迥异的语言——英语、俄语、德语、印地语和越南语，通过一系列精心设计的实验，揭示了位置偏差如何与模型的不确定性、语法结构和提示方式相互作用。他们的发现不仅挑战了我们对AI工作方式的传统认识，还为多语言AI应用提供了重要指导。

研究背景：AI的"中间记忆"问题

想象你在听一个很长的故事。你可能会清晰记住开头和结尾，而对中间部分的细节记忆模糊。大型语言模型（LLM）也存在类似的"记忆问题"，研究者们将其称为"位置偏差"。

当前，随着检索增强生成（RAG）、自主代理系统和客户支持等需要处理长文本的AI应用日益普及，这一问题变得尤为重要。虽然开发者们一直在研发新的训练策略来处理更长的上下文，但如果AI系统性地忽视某些位置的信息，仅仅增加处理长度还远远不够。

以往的研究主要集中在英语文本上，但我们知道语言之间存在词汇和语法结构的巨大差异。比如，有些语言（如印地语）倾向于将动词放在句子末尾，而英语通常将动词放在主语之后。这些差异会影响AI的位置偏差吗？不同语言的形态变化（如词尾变化）是否会改变AI对文本不同部分的关注程度？

研究团队试图回答几个关键问题：

一、位置偏差是模型本身的特性，还是会因语言特点而变化？ 二、位置偏差是否会导致模型在生成非英语语言文本时，偏向使用英语式的词序结构？ 三、基于提示的策略（如明确告诉模型正确信息的位置）能否有效减轻不同语言中的位置偏差？ 四、位置偏差如何影响模型输出的信息熵（不确定性）？

研究方法：多语言实验的巧妙设计

研究团队设计了一个简洁而强大的实验框架。他们提供一个问题给模型，同时给出五段上下文信息，其中只有一段包含正确答案，而其他四段是随机选择的无关信息。关键是，他们系统地改变了包含正确答案的上下文在序列中的位置——有时放在最前面（TOP），有时放在中间（MIDDLE），有时放在最后（BOTTOM）。

例如，对于"谁写了《西藏的故事》这本书？"这个问题，正确答案是"记者兼作家托马斯·莱尔德"。研究者会将这段信息放在不同位置，然后观察模型的回答准确率如何变化。

更巧妙的是，研究者还引入了"相关性得分"这一变量。他们对每段上下文添加了一个0到1之间的分数，表示其与问题的相关程度。这一设置产生了三种不同场景：

一、匹配得分（Aligned）：相关上下文标记为1分，无关上下文标记为0分。 二、全零得分（All Zero）：所有上下文（包括相关段落）均标记为0分。 三、无得分（No Scores）：完全不提供相关性得分。

他们还改变了上下文的数量（5、10或15段），以测试信息量增加时模型的表现。

研究使用了两个主要模型进行测试：Qwen2.5-7B-Instruct和Llama3-8B-Instruct。这两个模型虽然都支持多语言，但在架构和训练方式上有所不同，允许研究者区分哪些偏差源于模型设计，哪些源于语言特性。

为了评估模型输出的不确定性，研究者还计算了每个响应的平均预测熵。简单来说，熵值越高，表示模型对自己的回答越不确定。

研究发现：挑战传统认知的惊人结果

通过这些精心设计的实验，研究团队得出了几个令人惊讶的发现。

首先，位置偏差主要是由模型驱动的，而非语言特性。然而，不同语言确实展现出细微的差异。最令人惊讶的是，Qwen2.5-7B-Instruct模型偏好靠后的位置，这与以往认为语言模型天生偏好早期信息的观点相反。具体而言，Qwen模型在正确上下文位于BOTTOM位置时表现最佳，而Llama3则在TOP位置时准确率最高。

其次，明确指示模型正确上下文的位置（例如"正确上下文标记为1"）非但没有提高准确率，反而在所有语言中一致降低了模型性能。这一发现挑战了当前提示工程的某些实践。例如，在"All Zero"情况下，Llama3模型的性能从0.619（Aligned）大幅下降到0.361，而Qwen的下降幅度较小（从0.651降至0.589）。

第三，不提供任何相关性得分（No Scores）时，模型反而表现最佳，Qwen达到0.656，Llama3达到0.687的平均准确率。这一结果在资源较少的语言（如印地语）中尤为明显，暗示在多语言设置中，相关性得分可能反而干扰了模型判断。

在熵分析方面，研究发现了一个反直觉的现象：当正确上下文的位置与模型的位置偏好一致时，熵值反而增加，表明模型的不确定性升高。例如，Qwen模型在BOTTOM位置表现最佳，但其熵值并非在该位置最低；同样，Llama3在TOP位置准确率最高，但熵值也不是在该位置最低。

关于词序结构，研究没有发现位置偏差会导致模型偏向使用英语式SVO（主语-动词-宾语）词序。不过研究者确实观察到一些模型驱动的模式。例如，Llama3生成的SVO结构句子比Qwen多，且两种模型都倾向于在相关上下文位于顶部位置时生成更复杂的句子。

技术原理：位置偏差与熵的关系

为什么正确信息的位置会影响AI的表现？研究团队通过理论分析解释了这一现象。

在Transformer架构（大多数现代语言模型的基础）中，模型使用一种叫做"注意力机制"的技术来决定哪些信息更重要。当位置偏差出现时，模型会过度关注某些位置的标记（tokens），导致不同位置的标记表示变得过于相似。

研究者通过数学推导表明，当模型对第一个标记有强烈的位置偏好时，经过多层处理后，所有标记的表示都会趋于相似，就像大家都变成了第一个标记的"复制品"。这种同质化会使模型难以区分不同位置的信息，从而增加了输出的不确定性（熵）。

简单来说，当模型过度关注某个位置时，反而可能"迷失方向"，就像一个人在黑暗中用手电筒只照一点，反而看不清整体环境一样。这解释了为什么当正确信息恰好位于模型偏好位置时，模型的不确定性反而上升的现象。

这一发现特别重要，因为它暗示了一些基于不确定性的偏差缓解策略可能需要重新考量，模型的低熵并不总是对应高准确率。

实际影响：研究发现的广泛应用

这项研究的发现有几个重要的实际应用价值：

首先，位置偏差主要由模型驱动这一发现意味着，现有的为英语优化的缓解方法可能适用于其他语言，但需要语言特定的调整。例如，对于Qwen这类偏好后置信息的模型，可能需要调整检索增强生成(RAG)系统中的文档排序策略。

其次，研究发现依赖位置指导的某些思维链（Chain-of-Thought）策略需要谨慎应用，因为明确的位置指示可能反而降低模型性能。这意味着在多语言应用中，简单告诉模型"重要信息在这里"可能适得其反。

第三，对于检索增强生成(RAG)系统，文档重排序或相关性评分策略需要考虑语言和模型特性。这些策略通常假设模型更关注首位（最近）的标记，但正如Qwen模型所示，这并非总是正确的。

最后，熵与位置偏差的复杂关系对不确定性量化策略提出了新的挑战。在开发可靠的AI系统时，简单地寻求最低熵可能不是最佳策略。

研究局限性：未来的探索方向

尽管这项研究提供了宝贵见解，研究团队也坦承其局限性。

在熵分析方面，他们进行了配对t检验并应用Holm-Bonferroni校正来评估统计显著性。结果表明，德语和越南语在两种模型中都表现出一致的显著效应，这凸显了这些语言对位置偏差的独特敏感性。

在词序分析方面，研究者承认，更加严格的主语-动词-宾语关系分析需要考察更广泛的句法依存关系，这超出了本研究的方法范围。

计算资源限制也是一个因素。研究团队使用了每种语言2,000个问答对，扩展到9种实验场景中，这意味着每种语言需要18,000次模型评估，计算量相当大。此外，研究仅使用了两个模型家族（Llama和Qwen），这限制了对架构通用性的更广泛结论。

在熵分析方面，研究者指出两个关键限制：一是标记同质化（假设所有标记都被平等对待）需要更深入的机制调查；二是尚未正式建立注意力熵与预测熵之间的联系。这些空白有待未来研究填补。

结论：多语言AI中位置偏差的未来

归根结底，这项跨语言研究揭示了大语言模型中位置偏差的复杂本质。研究表明，虽然位置偏差主要由模型架构决定，但不同语言确实表现出微妙的变化。特别是，研究发现Qwen2.5-7B-Instruct模型倾向于关注后置位置的信息，这挑战了先前认为语言模型天生偏好早期信息的观点。

或许最令人惊讶的发现是，明确指示模型正确上下文的位置反而会降低性能，而不提供相关性得分时模型表现最佳。这一点对多语言应用中的提示工程策略提出了重要警示。

研究的熵分析也揭示了一个反直觉的动态：当正确信息位于模型偏好位置时，不确定性反而可能增加。这对基于不确定性的偏差缓解方法提出了挑战。

从日常应用角度看，这意味着当我们使用不同语言与AI助手交流时，模型对信息的处理方式可能存在细微差异。对开发者而言，这项研究提供了宝贵指导，帮助他们更好地设计多语言AI系统，特别是在信息检索、文档摘要和长文本理解等任务中。

对于对AI和语言学感兴趣的读者，这项研究展示了语言多样性和机器学习之间的复杂互动。随着AI系统越来越多地应用于全球多语言环境，理解和缓解位置偏差将变得日益重要。

有兴趣深入了解该研究的读者可以通过研究团队提供的GitHub代码库获取完整实验代码和数据集。