Distorsion dans les modèles de langage et les systèmes d’IA favorisant les informations situées à des positions spécifiques du contexte d’entrée, généralement au début ou à la fin de la séquence. Phénomène pertinent dans les architectures transformer et les LLM, avec un impact sur la génération augmentée par récupération (RAG), le classement, le résumé et les tâches de raisonnement sur de longs contextes.