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Stroop paradigm
Stroop paradigm
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视觉-语言模型在斯特鲁普任务实验中表现出文本偏见
研究人员改编了心理学中的斯特鲁普范式，以研究视觉-语言模型（VLMs）如何处理具有冲突特征的图像。当呈现文本和颜色不一致的图像时，VLMs在响应中始终优先考虑文本特征而非颜色特征。对模型嵌入空间的进一步分析显示，文本线索的表征比颜色线索更强、更清晰，这解释了这种偏见，并预测了干预文本相关特征的容易程度。
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新的Stroop范式揭示了大型语言模型如何保留词汇先验知识
研究人员开发了一种类Stroop范式，用于研究语言模型如何处理冲突指令。他们在11个开源模型上进行的实验表明，词汇先验知识是通过覆盖而非替换来保留的。对齐模型的激活路径分析确定了一个特定的源-位置三元组，对于绑定这些冲突信息至关重要。