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thebasepoint称阈下学习倾向形成全局向量

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AI 综述

thebasepoint在阈下学习与正则化讨论中称，模型从阈下数字序列中主要学到隐式提示，并倾向将其编码为全局 steering vector；当教师提示同时包含“爱猫”和“奇偶交替”时，正则化难以确保模型舍弃前者、只保留后者。

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11月8日

10:19
AGI Hunt
阈下学习之争：thebasepoint 认为隐式提示更易学成全局 steering vector
thebasepoint 在阈下学习与正则化讨论中提出，模型从阈下数字序列中主要学到隐式提示，并倾向将其编码为全局 steering vector。若教师提示同时包含“爱猫”和“奇偶交替”，正则化难以确保模型舍弃前者、仅保留后者。

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