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大型语言模型的难度感知机制探究

Created by
  • Haebom

作者

Sunbowen Lee、Qingyu Yin、Chak To Leong、张嘉良、Yi Cheng Kong、Xiaoyu Shen

大纲

本研究探索了大规模语言模型 (LLM) 内部评估问题难度的能力。通过在 LLM 的最终 token 表示中使用线性探针，我们证明了数学问题的难度可以进行线性建模。此外，我们发现 Transformer 最终层中的特定注意力头对简单问题和困难问题表现出相反的激活模式，这表明存在难度感知。这些结果表明，LLM 可以用作自动难度标注器，以减少在基准测试构建和课程学习中对昂贵的人工标注的依赖。在 token 层面，熵和难度感知之间也存在显著差异。

Takeaways, Limitations

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LLM 表明它在内部编码了问题的难度。
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问题难度可以通过 LLM 的内部表示进行线性建模。
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特定的注意力头在识别问题难度方面起着至关重要的作用。
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LLM 可以用作自动难度注释器来提高资源效率。
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发现令牌层面的熵和感知难度之间的关系。
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有关本研究的具体细节，请参阅论文全文。（仅凭摘要很难理解论文的细节。）
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