研究人员开发了一个新的几何分解框架，以理解提示词如何影响大型语言模型和视觉语言模型的行为。该方法将提示词视为模型内容内部表征几何的变换。通过分析不同几何变换如何影响跨数据集和模型的输出，研究发现提示词会持续地重塑表征以适应指令任务结构，其中跨维度线性混合起着关键作用。 AI
影响 提供了一种通过提示工程来理解和潜在控制LLM和VLM行为的新颖方法。
排序理由 这是一篇详细介绍分析模型行为新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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