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SWD

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8月5日
11:58
11:58官方账号arXiv cs.LG@Chuanhao Yan, Xuhan Huang, Yawen Duan, Zhenfei Yin, Hang Zhao, Bryan Dai, Jie Fu
论文提出稀疏权重分解(SWD),将预训练模型的每个权重矩阵分解为两个稀疏因子,中间坐标作为可寻址电路单元。SWD不需要训练替代网络,在单矩阵替换实验中以不到基线1%的数据量达到与Transcoder等持平的保真度。在GPT-2、Qwen2.5和Qwen3.5-27B上,SWD用更少的读写边和选中单元达到相同电路充分性与必要性目标。SWD还支持微调后全模型替换,并提供零数据变体用于逐步机制可解释性分析。
论文SWDTranscoderGPT-2

推荐理由:SWD用不到1%数据就能达到Transcoder的保真,GPT-2、Qwen2.5都能跑。
原文
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