微调记住了为何仍难泛化

burny_tech · x · 2026-07-13

这篇论文研究了一个常见现象:LLM 在微调时能快速记住新事实,但一到需要多跳推理时,泛化效果却很差。 作者提出,问题不是“知识没学到”,而是**知识和推理电路没有对齐**:事实虽然存在于模型内部,但没有落到真正参与推理的层里。论文通过 self-patching 把合适的隐藏表示移动到合适的层,恢复了相当一部分泛化能力;一个简单启发式方法能恢复 **58–75%** 的 oracle headroom。

所属事件:研究揭示大模型微调后的“知行差距”困境(2 条相关)→

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