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本文介绍了一种方法，利用梯度提升决策树（GBDT）分类器，从早期解码状态预测语言模型中激活引导的有效性，从而无需完整生成即可高效优化引导强度。
本文通过早期解码分析大语言模型的内部机制，研究其如何执行算术运算。研究发现，能力强的模型在推理任务中，注意力模块和 MLP 模块之间呈现明确的分工。