大模型推理能力

Inhibitory Attention for Clinical Long-Context Reasoning: Characterizing and Mitigating Lost-in-the-Middle Effects in EHR Processing

用于临床长上下文推理的抑制注意力：电子病历处理中中间信息丢失效应的表征与缓解

Sanjay Basu

机构 * University of California San Francisco（加利福尼亚大学旧金山分校） ； Waymark（韦马克公司） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对电子病历处理中的临床中间信息丢失问题，提出查询条件化临床抑制方法，经实验验证其在中间位置指令及整体任务上的表现均优于多种基线检索与重排序方法。

Comments 29 pages, 5 figures. Code: this https URL (https://github.com/sanjaybasu/inhibitory-attention-ehr)