揭示语言模型的参数化知识：一种统一的归因方法框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们的研究引入了一种新的评估框架，用于量化和比较 IA 和 NA 揭示的知识，并通过广泛的实验和分析表明，与 IA 相比，NA 通常揭示了更多关于 LM 的参数化知识的多样性和全面性信息，然而，IA 提供了有关 LM 的参数化知识的独特而有价值的见解，这不是由 NA 揭示的。我们的研究结果进一步表明，结合 IA 和 NA 的多样化发现可能对 LM 的参数化知识有更全面的理解。
我们的研究引入了一种新的评估框架，用于量化和比较IA和NA揭示的知识。实验和分析表明，与IA相比，NA通常揭示了更多关于LM的参数化知识的多样性和全面性信息。然而，IA提供了有关LM的参数化知识的独特而有价值的见解，这不是由NA揭示的。研究结果表明，结合IA和NA的多样化发现可能对LM的参数化知识有更全面的理解。
