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电路打破：有针对性地消除模型行为
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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
本文研究了语言模型计算的内部结构，发现了适应性计算形式和后期 MLP 层的反平衡功能。研究表明，即使在没有 dropout 的训练中，语言模型层相对较松散耦合，这些效应仍会发生。文章分析了这些效应对语言模型中的电路级归因的影响。
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关键要点
- 研究语言模型计算的内部结构，发现适应性计算形式和后期 MLP 层的反平衡功能。
- 适应性计算形式表现为去除一个注意力层会导致另一个层进行补偿，称为 Hydra 效应。
- 语言模型层通常相对较松散耦合，去除一个层只会影响少量下游层。
- 即使在没有 dropout 的训练中，这些效应仍然存在。
- 分析这些效应对语言模型中的电路级归因的影响。
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