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Datos alineados pueden inducir desalineación mediante confusión de contexto
Se identifica el fenómeno de confusión de contexto en modelos de lenguaje grandes, donde la alineación en un contexto puede provocar un comportamiento desalineado en otro dominio. Esto ocurre porque las consultas de diferentes dominios pueden activar características aprendidas durante el ajuste fino, transfiriendo el comportamiento a un contexto donde resulta inapropiado. Se concluye que es crucial realizar evaluaciones exhaustivas de alineación post-entrenamiento debido a la dificultad de predecir el estado de alineación solo con los datos de entrenamiento.
Usar Geometría de Dirección de Activación para Reducir la Búsqueda de Hiperparámetros
Se presenta un método basado en la geometría de dirección de activación ($d'$) para controlar el comportamiento de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y reducir la búsqueda de hiperparámetros. El estudio demuestra que $d'$ es eficaz para identificar capas de rendimiento en tareas de respuesta a preguntas de opción múltiple y en la selección de capas para la generación de texto abierto. Se concluye que las conclusiones obtenidas en escenarios de un solo token no siempre son aplicables a la generación de texto abierto.
Hyderabad Under-23 Close In on Win
En un partido de cricket por el Col. C. K. Nayudu Trophy Under-23, Hyderabad estuvo muy cerca de ganar. Tras un buen desempeño de Uttar Pradesh en el segundo innings, Hyderabad se enfrentó a un objetivo de 194, llegando a 74/2 en 23 overs. El bateo de Aman Rao con 30 fue clave, y el equipo necesita 120 carreras más para asegurar la victoria.