衡量大型语言模型的表征相似性
Towards Measuring Representational Similarity of Large Language Models
AI总结：
本文通过测量一组 7B 参数 LLM 的表征相似性，发现部分模型差异显著，并指出使用相似性指标时需谨慎解释分数以避免错误结论。
摘要：
理解众多已发布大型语言模型（LLM）之间的相似性具有许多用途，例如简化模型选择、检测非法的模型复用，以及增进我们对是什么让 LLM 表现良好的理解。在本研究中，我们衡量了一组具有 7B 参数的 LLM 的表征相似性。我们的结果表明，某些 LLM 与其他模型存在显著差异。我们发现了使用表征相似性衡量方法的挑战，这些挑战表明需要仔细研究相似性分数，以避免错误结论。
英文摘要：
Understanding the similarity of the numerous released large language models (LLMs) has many uses, e.g., simplifying model selection, detecting illegal model reuse, and advancing our understanding of what makes LLMs perform well. In this work, we measure the similarity of representations of a set of LLMs with 7B parameters. Our results suggest that some LLMs are substantially different from others. We identify challenges of using representational similarity measures that suggest the need of careful study of similarity scores to avoid false conclusions.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
