L²M条件，MIT团队为长文本建模建立新理论框架

本文介绍了麻省理工学院研究团队在长文本建模领域的新理论框架，提出了自然语言中隐藏的互信息缩放定律，并建立了长上下文语言建模的L²M条件。这一理论框架不仅完善了神经缩放定律体系，还揭示了语言模型能力增长的隐藏维度。研究团队通过实验验证了不同模型架构在长文本处理中的表现，发现Transformer类模型因其隐状态自然扩容特性在长上下文建模中具有优势。此外，研究还提出了下一代模型的进化方向，包括架构设计准则、训练策略优化、评估体系革新和跨语言泛化。这项研究为AI系统的进化提供了理论指导，有望推动AI理解长文本的能力，并为跨学科方法提供新视角。