其中隐藏真理：使用层选择性排名降低改善语言模型的推理能力
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过选择性删除大型语言模型（LLMs）的高阶权重矩阵组成部分，可以显著提高其性能，称为 LASER（LAyer-SElective Rank reduction）方法。该方法在训练完成后对模型进行简单介入，不需要额外的参数或数据，并通过广泛的实验证明其在语言模型和数据集上的普遍适用性，同时提供了深入的分析来揭示 LASER 的有效性和运作机制。
本文分析了大型语言模型LLMs，重点关注开源基础模型LLaMA。通过选择题任务评估LLaMA在高阶任务中的理解能力。发现扩大模型规模可以增强推理能力，但需要超过一定规模阈值。LLaMA的较低层次缺乏算术和事实知识，而顶层具有最大的计算能力和现实世界的知识。
