ステアリングベクトル：LLMのテスト時性能を解き放つ

この研究は、テスト段階での大規模言語モデル（LLM）の改善を模索しており、より効率的で柔軟な展開につながる可能性があります。ステアリングベクトルの使用は、再訓練なしでLLMの動作を動的に適応させる有望なアプローチを示唆しています。

• •テスト時のLLMのパフォーマンス向上に焦点を当てる。
• •動的適応のために「ステアリングベクトル」を利用する。
• •モデルの再トレーニングの必要性を回避する可能性。