[论文推荐]研究人员发现通过表征控制向量可调节大语言模型推理能力
talkingdev • 2025-05-01
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最新研究表明，通过在大语言模型（LLM）的残差流中实施简单的表征控制向量干预，可显著调节其推理性能。这项发表于arXiv的突破性研究揭示了神经网络内部表征与逻辑推理能力的直接关联，为可解释AI领域提供了新工具。研究人员采用线性代数方法构建控制向量，在不改变模型参数的情况下，仅需对隐藏层激活值进行微调即可实现推理能力的动态调整。该技术有望应用于模型微调、安全对齐及多任务学习等场景，其核心价值在于首次实现了对预训练模型推理能力的非破坏性干预。实验证明，该方法在GSM8K等数学推理数据集上可使准确率波动幅度达15%，且计算开销仅为传统微调方法的1/100。