研究人员开发了一种新的方法来探查基础模型中的 Transformer 表示，逐层逐模块地进行分析。他们的发现表明，与仅关注深度或最后一层相比，联合选择层和模块可以产生更优越的探查特征。该研究对视觉和大型语言模型进行了超过 144,000 次线性探查评估，证明最佳层-模块对显著优于固定的最后一层方法。研究还提出了简单的固定探查策略，例如视觉模型的最后一层前馈激活和语言模型在 60% 深度处的特定归一化层，这些策略可以恢复最佳层-模块对所带来的大部分收益。 AI
影响 这项研究提供了对如何从 Transformer 模型中提取有意义信息的更细致的理解，有可能提高下游任务性能和模型可解释性。
排序理由 研究论文，详细介绍了一种分析 Transformer 表示的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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