Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Phép cộng trong bốn chuyển động: Lập bản đồ quỹ đạo thông tin theo từng lớp trong LLM

Created by
  • Haebom

Tác giả

Yao Yan

Phác thảo

Bài báo này phân tích quy trình cộng nhiều chữ số trong mô hình LLaMA-3-8B-Instruct bằng cách kết hợp thăm dò tuyến tính và kiểm định thấu kính logit. Tương tự như phép cộng của con người, bài báo trình bày một quy trình phân cấp bao gồm bốn giai đoạn: giải mã tuyến tính biểu diễn cấu trúc toán học, hình thành các đặc điểm tính toán cốt lõi, trừu tượng hóa kết quả bằng số và tạo ra nghiệm cuối cùng. Điều này cho thấy mô hình dựa vào tính toán nội bộ hơn là ghi nhớ để thực hiện phép cộng nhiều chữ số. Mã và dữ liệu được công khai, giúp tăng cường khả năng tái tạo.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Quá trình cộng nhiều chữ số của mô hình LLaMA-3-8B-Instruct được giải thích như một quá trình phân cấp bốn bước để làm rõ các nguyên tắc hoạt động bên trong của mô hình.
◦
Chứng minh rằng mô hình giải quyết vấn đề thông qua tính toán nội bộ thay vì ghi nhớ.
◦
ĐảM bảo khả năng tái tạo nghiên cứu thông qua mã và dữ liệu mở.
•
Limitations:
◦
Phân tích chỉ giới hạn ở một mô hình cụ thể (LLaMA-3-8B-Instruct). Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng khái quát hóa cho các mô hình khác.
◦
Cần phải xác minh xem quy trình phân cấp bốn bước được đề xuất có thể áp dụng cho tất cả các bài toán cộng nhiều chữ số hay không.
◦
Do hạn chế trong các phương pháp phân tích, việc hiểu đầy đủ về hoạt động bên trong của mô hình là rất khó.
👍
Made with Slashpage