יום חמישי, 8 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

בדיקת תכונות מסלול לשירות רוטינג

Evaluating Trajectory Features for Routing Final-Layer Attention
במאמר זה נבדקות תכונות מסלול שונות לשירות רוטינג של תנאי התייחסות. המחקר נערך על בסיס חבילת SmolLM3-3B-Base ו-Qwen3.5-4B-Base.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.09272v1 Announce Type: new Abstract: Attention routing requires a signal that predicts the value of attention on the current prefix. We evaluate whether hidden-state extrapolation error, curvature and error change improve this prediction beyond uncertainty, one-step displacement, position and state projections. Paired executions of the final attention layer supply signed next-token loss differences in frozen SmolLM3-3B-Base and Qwen3.5-4B-Base checkpoints. Utility-supervised routers are tested on 100 held-out PG-19 books at an identical causal 20 percent invocation quota. None of six prespecified comparisons shows a positive gain after familywise correction. In Qwen3.5, a parameter-matched fixed-projection control lowers NLL by 0.00356 nats/token relative to the trajectory route
קרא במקור המקורי