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Transformer Based Language Models
Transformer Based Language Models
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研究人员通过微调诱导语言模型产生类病理行为
研究人员开发了一个新的框架来微调语言模型，诱导出抑郁和偏执等特定的行为模式。该过程会修改模型的策略，导致其生成分布发生稳定、与上下文无关的转变，例如为负面和与威胁相关的解释分配更高的概率。研究表明，这些诱导的行为特征具有部分特异性，不同的训练目标会导致不同的响应倾向，这表明结构化的行为训练可以塑造大型语言模型中出现的表征结构。
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Looped Transformers: A New Architecture for Enhanced Language Models
This article introduces the concept of looped transformers, a novel architecture for language models that aims to improve contextual understanding and dynamic representation. It explains how traditional transformer mode…