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本文通过将TOFU基准扩展到五种语言,研究了LLMs中的多语言去学习。研究发现,去学习迁移因文字和语言家族而异,主要作用于后几层解码层,并且单个引导方向可以恢复跨语言被抑制的大部分知识。
本文认为,AI部署常常失败是因为团队将AI决策的可逆性视为成本而非设计特性,并提供了设计可逆AI系统的示例和原则。