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Persistent Topological Features in Large Language Models

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内容提要

本研究探讨大型语言模型（LLMs）内部表示的决策过程，提出了一种基于持久性的框架来描述其拓扑特征。研究表明，通过量化拓扑特征的演变，可以有效识别冗余层，并在多个基准数据集上实现与最先进方法相当的性能。

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标签

models 内部表示 冗余层 决策过程 大型语言模型 拓扑特征
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