本研究提出了一种多阶段影响函数，结合Kronecker因子化参数化，解决了大规模预训练语言模型的可扩展性问题。实证结果表明，该方法在模型预测解释方面表现优越。

Scalable Multi-Stage Influence Functions via Eigenvalue-Corrected Kronecker Factorization Parameterization
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