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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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关键要点
- 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LLMs的拓扑和几何特征。
- 通过量化拓扑特征的演变，可以有效识别冗余层。
- 在多个基准数据集上，研究展示了与最先进方法相当的性能。
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