arXiv · cs.CL· Mikhail Aleksandrov·· 14 天前AI 评分44
并非所有漂移都是机制：arXiv 论文追踪 LLM 中的提示词适应机制
Not All Drift Is a Mechanism: Tracing Prompt Adaptation in LLMs
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Mikhail Aleksandrov
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.18412v1
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AI 导读
arXiv 论文研究了离散提示词优化、prompt tuning 和 prefix tuning 如何改变稠密模型与 MoE 模型的内部处理过程，发现适应方法的位置决定了任务信息传向输出的方式：优化文本主要改变响应构建，输入级提示词将影响写入内容表示，逐层前缀则通过注意力保持直接控制，在 MoE 模型中还会引发不同的专家路由模式。论文指出常见表示层面的度量对通用上下文变化反应强烈，难以可靠区分有效适应与安慰剂对照，主张将表示漂移与模型任务计算真正使用的部分区分开。
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