大型語言模型(LLMs)看似能夠進行良好的推理,但一個錯誤的標記就能使整個輸出偏離正軌。我們的新研究顯示,標記級的記憶化是失敗的主要原因,特別是在分佈變化的情況下。 介紹:STIM 🔍🧠 🧵 #NLProc
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