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Active-Dormant Attention Heads: Mechanistically Demystifying Extreme-Token Phenomena in Large Language Models
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内容提要
本研究探讨大型语言模型中的极端标记现象，分析注意力头在不同输入中的活跃与休眠机制，并提出替代训练策略以缓解此现象。研究表明，预训练模型中存在类似机制，影响推理和可解释性。
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关键要点
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本研究探讨大型语言模型中的极端标记现象。
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分析注意力头在不同输入中的活跃与休眠机制。
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提出替代训练策略以缓解极端标记现象。
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研究表明，预训练模型中存在类似机制，影响推理和可解释性。
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