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Scaling Laws of State Dynamics in Large Language Models
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内容提要
本研究分析了大型语言模型在状态动态建模中的不足，尤其是在内部状态跟踪任务中的表现。结果表明，当状态空间增大和转移稀疏时，模型的预测准确性显著下降，揭示了其在状态-动作推理方面的弱点。
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关键要点
- 本研究分析了大型语言模型在状态动态建模中的不足。
- 研究重点是大型语言模型在内部状态跟踪任务中的表现。
- 当状态空间增大和转移稀疏时，模型的预测准确性显著下降。
- 研究揭示了大型语言模型在状态-动作推理方面的弱点。
- 这一发现可能对提升语言模型的状态跟踪能力具有重要影响。
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