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10月9日 · 周五

可解释性 · 论文

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  1. 防御arXiv 2610.01170

    HeadEdit:通过冻结的 unembedding 矩阵校准语言模型行为

    提出 HeadEdit,经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正

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    Qwen3-4B、Gemma-3-4B-IT、Llama-3.2-3B-Instruct 等 4 个
    摘要低秩 unembedding 校正抬高九个设置的总体准确率,并可部分预测 DPO 更新。

    HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法,作用点是冻结的 unembedding,而不是中间层残差或新的梯度优化。

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  2. 多语言 LLM 在语义保持结构扰动下的结构敏感性:IndicReStruct 基准与机制可解释性分析

    构建 IndicReStruct,评测保语义结构扰动下的多语言数学推理

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    测试
    Gemma-2-9B-it、Gemma-2-27B-it、GPT-OSS-20B 等 7 个
    摘要保语义的重排和语态变化会降低印地语与马拉雅拉姆语数学推理准确率,轻量微调未能补上。

    IndicReStruct 用保语义的成分重排和语态变换,检验多语言 LLM 的数学推理是否依赖表层语序。

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