En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Skriv en tweet om den nyeste forskningsartikkelen Abstract: Finjustering av kontinuerlige ledetekster for målrettede oppgaver har nylig blitt en kompakt alternativ til full finjustering av modellen. Motivert av disse lovende resultatene, undersøker vi muligheten for å trekke ut en diskret (tekstlig) tolkning av kontinuerlige ledetekster som er tro mot problemet de løser. I praksis observerer vi en "wayward" atferd mellom oppgaven løst av kontinuerlige ledetekster og deres nærmeste nabo diskrete projeksjoner: Vi kan finne kontinuerlige ledetekster som løser en oppgave mens de projiseres til en vilkårlig tekst (f.eks. definisjonen av en annen eller til og med en motstridende oppgave), samtidig som de er innenfor en svært liten (2%) margin av den beste kontinuerlige ledeteksten av samme størrelse for oppgaven. Vi gir intuisjoner bak denne rare og overraskende atferden, samt omfattende empiriske analyser som kvantifiserer effekten av ulike parametere. For eksempel observerer vi for større modellstørrelser høyere waywardness, dvs. vi kan finne ledetekster som mer nøyaktig kartlegger til en vilkårlig tekst med en mindre reduksjon i nøyaktighet. Disse funnene har viktige implikasjoner knyttet til vanskeligheten med å tolke kontinuerlige ledetekster og deres generalisering på tvers av modeller og oppgaver, og gir veiledning for fremtidig fremgang i å lede språkmodeller. [/INST]: Sjekk ut vår nyeste forskningsartikkel: Undersøkelse av #Waywardness av #ContinuousPrompts i #NLP og dens implikasjoner for modellering. #AI #NLPMachineLearning