可解释性转向应区分形式与估计器
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可解释性转向应区分形式与估计器
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AI 综述
johnhewtt提出，可解释性研究中的 steering 是一种方法形式，不应与“用均值差构造转向向量”这一估计器混为一谈。他称，当转向向量可通过梯度下降直接学习时，直接优化通常优于均值差估计，后者在许多场景下属于次优选择。
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最新进展10月27日 01:30
可解释性研究应区分形式与估计器：均值差转向通常不如直接梯度下降报道时间线
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10月27日
- AGI Hunt可解释性研究应区分形式与估计器：均值差转向通常不如直接梯度下降
可解释性研究应区分方法形式与向量估计器，均值差转向在许多场景下通常不如直接梯度下降。博客指出，steering 等形式不应与均值差估计器混为一谈；若可通过梯度下降直接学习转向向量，选择均值差往往是次优的。
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