Gemini 2.5 Flash 모델은 긴 컨텍스트 내에서 정보를 회상하고 검색하는 능력이 뛰어나며, 특히 긴 컨텍스트의 중간에 위치한 사실에 대한 검색 정확도가 저하되는 "Lost in the Middle" (LITM) 현상이 나타나지 않는 것으로 밝혀졌습니다. 이 모델은 입력 컨텍스트의 거의 끝에 위치한 경우에도 needle-in-a-haystack 질문에 높은 정확도로 답변할 수 있습니다.
시사점, 한계점
•
Gemini 2.5 Flash는 긴 컨텍스트 내 정보 검색에 있어 상당한 개선을 보여주며, LITM 효과가 나타나지 않음.
•
본 연구는 단순 사실 기반 질의응답(factoid Q&A)에 초점을 맞추고 있으며, 다른 유형의 질문이나 복잡한 추론 작업에 대한 성능은 추가 연구가 필요함.
•
연구 결과는 Gemini 2.5 Flash 모델에 국한되며, 다른 LLM 모델에는 적용되지 않을 수 있음.
