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Representational drift

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  1. TOOL · CL_348550 ·

    代码模型内部表征发生变化，尽管性能保持稳定

    一篇新发表在arXiv上的研究，调查了OpenCoder-1.5B代码模型在预训练期间的“表征漂移”。研究人员观察到，尽管模型在特定Python结构上的性能在训练早期就已稳定，但负责承载这些表征的特定神经元，即使在处理了数万亿个token后，仍在持续显著变化。这表明，学习到的行为的底层神经通路并非固定不变，而是会随着时间动态变化。