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LLM 电路分析在训练和尺度方面的始终如一性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，大型语言模型的任务能力和功能组件在不同规模下一致出现，总体算法保持不变。这意味着对小型模型的线路分析仍适用于额外的预训练和不同规模的模型。
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关键要点
- 研究追踪了70百万到28亿参数规模的解码器型大语言模型。
- 发现任务能力和功能组件在不同规模下的一致性。
- 虽然组件可能由不同的注意力头实现，但总体算法保持不变。
- 结果表明小型模型的线路分析适用于额外的预训练和不同规模的模型。
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