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大模型知識的編碼與管理
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AI 綜述
報道探討大模型的知識存放方式，指出知識並非對應單一參數，而是分散編碼於多個參數的協同作用中。權重對輸出的實際貢獻會隨輸入而變，權重數值大小不能直接反映重要性；偏置則會影響神經元的激活門檻。研究曾把部分知識定位於 Transformer 前饋層及稀疏神經元，但找到位置不代表已能解釋或控制相關知識。報道建議，穩定的背景知識可編入權重，易變事實則使用 RAG。
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最新進展10月25日 20:43
報道建議將穩定的背景知識編入權重，易變事實則使用 RAG。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月25日
- 阿里雲開發者社區 AI700 億個數字裏，沒有一個寫着「貓」：模型的知識究竟存在哪裏？
文章指出，大模型的知識並非對應某一個參數，而是分散編碼於多個參數的協同作用中。權重的實際貢獻取決於輸入，權重大小不能直接代表重要性，而偏置會影響神經元的激活門檻。研究曾把部分知識定位至 Transformer 前饋層及稀疏神經元，但定位不等於可解釋或可控；文章建議穩定背景知識可編入權重，易變事實則使用 RAG。
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