Research#llm🔬 Research分析: 2026年1月4日 08:55

超越组件：基于奇异向量的Transformer电路可解释性

发布:2025年11月25日 12:59
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ArXiv

分析

这篇文章来自ArXiv，可能提出了一种理解Transformer模型内部运作的新方法。 专注于奇异向量表明了一种降维方法，用于识别这些模型复杂电路中的关键模式。 标题暗示超越了传统的基于组件的分析，暗示了一种更全面或数据驱动的视角来看待可解释性。

要点

    引用

    “”

    较旧

    CBA: Communication-Bound-Aware Cross-Domain Resource Assignment for Pipeline-Parallel Distributed LLM Training in Dynamic Multi-DC Optical Networks

    较新

    Self-Ensemble Post Learning for Noisy Domain Generalization

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    来源: ArXiv