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研究定位LLM数学符号错误机制

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AI 综述

一项针对14B至675B参数的六个开源模型的研究发现，LLM多步数学中的符号错误由网络最后四分之一的MLP层在后期写入，该模式在Qwen基础模型中已存在。从残差流中减去单个符号方向可翻转Llama-3.3-70B上14个留出错误中的13个，并在Qwen、Gemma、Mistral-Small上复现。但Phi-4虽在相同深度有同样定位良好的回路，相同干预几乎无法翻转，符号冗余分布在约15层中，说明定位不等于可操控。

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最新进展11月5日 13:36

LLM 数学符号错误机制研究：定位不等于可操控

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11月5日

13:36
arXiv · cs.CL
LLM 数学符号错误机制研究：定位不等于可操控
一项针对 14B 至 675B 参数的六个开源模型的研究发现，LLM 多步数学中的符号错误由网络最后四分之一的 MLP 层在后期写入，该模式在 Qwen 基础模型中已存在。从残差流中减去单个符号方向可翻转 Llama-3.3-70B 上 14 个留出错误中的 13 个，并在 Qwen、Gemma、Mistral-Small 上复现。但 Phi-4 虽在相同深度有同样定位良好的回路，相同干预几乎无法翻转，符号冗余分布在约 15 层中，说明定位不等于可操控。

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