PulseAugur
中
实时 10:03:29
English(EN) How Do Large Language Models Learn Concepts During Continual Pre-Training?

通过电路分析揭示LLM概念学习动态

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新研究论文探讨了大型语言模型（LLM）在持续预训练期间如何获取、保留和遗忘概念。该研究将这些动态与其内部的“概念电路”联系起来，并使用图度量来分析电路拓扑。研究结果表明，LLM的概念电路提供了学习和遗忘的一致信号，概念电路呈现出阶段性的时间模式。研究还表明，学习收益较高的概念可能会经历更大的遗忘，并且语义上相似的概念比弱相关概念的干扰更大。 AI

影响 为理解LLM学习机制提供了见解，可能指导未来训练策略以更好地保留概念。

排序理由 发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了LLM概念学习的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv cs.CL 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →

通过电路分析揭示LLM概念学习动态

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Barry Menglong Yao (UC Davis), Sha Li (Virginia Tech), Yunzhi Yao (UCLA), Minqian Liu (Virginia Tech), Zaishuo Xia (UC Davis), Qifan Wang (Meta AI), Lifu Huang (UC Davis) ·

    大型语言模型在持续预训练中如何学习概念？

    arXiv:2601.03570v2 Announce Type: replace Abstract: Human beings primarily understand the world through concepts (e.g., dog), abstract mental representations that structure perception, reasoning, and learning. However, how large language models (LLMs) acquire, retain, and forget …

相关实体

相关话题