研究人员为单层多层感知机（MLP）手动编码了权重，以探索高效的序列记忆。他们的发现表明，模型可以记忆的事实数量与其参数数量呈线性关系，与训练模型类似，尽管缩放因子仍有差距。这项工作挑战社区开发更好的构造，以用更少的权重存储更多的事实，旨在增进对LLM如何编码信息以及在MLP层中存储记忆事实的理解。 AI
影响 这项研究旨在增进对LLM如何存储事实信息的理解，可能带来更高效的模型架构和更好的可解释性。
排序理由 该集群讨论了一篇研究论文，该论文探讨了如何手动编码权重以实现MLP中高效的序列记忆，旨在理解LLM的信息存储。
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<p><span>We hand coded weights for one layer MLPs that memorises labels for input token sequences of length two. The number of facts our hand-coded models can memorise with 90% accuracy</span><span class="footnote-reference" id="fnref-jXdzaFrLEj5wYD5bh-1"><sup><a href="#fn-jXdzaF…
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