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Chung En Sun
Chung En Sun
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Steer2Edit 框架将 LLM 引导向量转化为组件级编辑
研究人员开发了 Steer2Edit，一个新颖的框架，可将引导向量转化为大型语言模型的组件级权重编辑。与在推理过程中应用固定、全局修改的传统方法不同，Steer2Edit 选择性地将行为影响重新分配给特定的注意力头和 MLP 神经元。这种方法允许更具可解释性的编辑，它保留了标准的正向传播并与优化推理兼容。与标准的引导方法相比，Steer2Edit 证明了改进的属性-效用权衡，提高了安全性、真实性和推理效率。
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LLM代理知道何时使用工具，但未能付诸行动
研究人员开发了一个名为When2Tool的新基准，用于评估大型语言模型（LLM）代理何时应使用外部工具。该基准显示，LLM对其内部的工具必要性具有理解能力，这种能力可以从其隐藏状态中检测到，但在生成过程中未能将这种知识付诸行动。一种名为Probe&Prefill的提议方法利用了这种内部信号，在准确性损失极小的情况下显著减少了不必要的工具调用，其表现优于现有基线。