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Large Language Models Develop Belief State Geometry In-Context
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Des chercheurs ont découvert que les LLM développent des représentations géométriquement organisées des états de croyance, décodables avec des R-squared de 0,83 à 0,99.
- Pourquoi ça compte
- Pertinent pour les ingénieurs construisant des outils d'interprétabilité ou cherchant à comprendre l'in-context learning sur des tâches de prédiction structurées.
- Vigilance
- L'étude utilise des données HMM contrôlées; l'extension à des tâches de langage réelles avec des motifs moins structurés reste incertaine.
- llm
- language model
- prompt
- token
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