埋め込みの一般化の評価：LLM、LoRA、SLERPが表現幾何学をどのように形成するか
分析
この記事はおそらく、大規模言語モデル（LLM）と、Low-Rank Adaptation（LoRA）やSpherical Linear Interpolation（SLERP）などの技術が、その埋め込みがどの程度一般化されるかという点でどのように機能するかを議論していると思われます。これらのモデルによって学習された表現の幾何学的特性に焦点を当てています。
重要ポイント
参照
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この記事はおそらく、大規模言語モデル（LLM）と、Low-Rank Adaptation（LoRA）やSpherical Linear Interpolation（SLERP）などの技術が、その埋め込みがどの程度一般化されるかという点でどのように機能するかを議論していると思われます。これらのモデルによって学習された表現の幾何学的特性に焦点を当てています。
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