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谱扰动改变LLM能力分布

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AI 综述

Qince Luan、Jianhui Xu、Yang Xu 提交的论文对 Llama 和 Qwen 五个开源指令模型的 up_proj 与 down_proj 矩阵施加谱平滑与尖峰扰动,在保持奇异向量和奇异值几何均值不变的前提下改变谱分布,发现能力变化呈结构化而非随机。 结果显示,大幅正向扰动更稳定地抑制语言与演绎推理表现,适度负向扰动有时能提升事实性或局部任务表现;敏感度随模型家族、评测模块和层间谱不均衡程度显著变化。

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报道时间线

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10月23日
  1. arXiv cs.CL
    谱平滑与尖峰扰动重塑大语言模型的能力分布与选择性任务表现

    研究对 Llama 和 Qwen 五个开源指令模型的 up_proj 与 down_proj 矩阵施加谱平滑与尖峰扰动,在保持奇异向量和奇异值几何均值不变的前提下改变谱分布。结果显示扰动带来的能力变化呈结构化而非随机:大幅正向扰动更稳定地抑制语言与演绎推理表现,适度负向扰动有时能提升事实性或局部任务表现,敏感度随模型家族、评测模块和层间谱不均衡程度显著变化。

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