Transformer线性探测最优点跨模块分布
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Transformer线性探测最优点跨模块分布
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AI 综述
一项超过14万次线性探测实验发现，研究者联合选取8个模块（如LN、MHA、FC及残差）提取的特征，优于仅按网络深度选择或只使用末层的常见做法。 实验覆盖15个视觉基础模型、18个数据集、9个大语言模型和24个MTEB任务。结果表明，最佳探测点并非集中于单一深度或末层，而分布于多个模块；简单固定的组合策略可恢复大部分增益。
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最新进展11月13日 05:17
14万次线性探测实验揭示 Transformer 最佳探测点分布于多个模块报道时间线
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11月13日
- AGI Hunt14万次线性探测实验揭示 Transformer 最佳探测点分布于多个模块
一项研究系统考察 Transformer 基础模型中应探测的层与模块，发现联合选择 8 个模块得到的探测特征优于仅按深度或使用末层。实验超过 14 万次线性探测评估，覆盖 15 个视觉基础模型、18 个数据集、9 个 LLM 和 24 个 MTEB 任务，简单固定策略可恢复大部分增益。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。