预训练中学习的提取结构促进了细化事实的泛化

本研究解决了预训练语言模型在细化事实上的泛化机制尚不明确的问题。通过引入提取结构作为框架，论文揭示了模型如何通过协调不同组件来存储和处理训练事实，产生正确的推论。重要发现表明，提取结构的学习和应用可以在模型的不同层面上发生，进而影响泛化能力。