研究用 KV 缓存修补追踪微调行为产生的位置
原文标题：KV-Cache Patching: Tracing How and Where Fine-Tuned Behaviors Arise
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论文通过将 LoRA 微调模型的 KV 缓存修补进原始基座模型（及反向操作），探究微调行为究竟在何处被实例化。结果显示，对德语回答、涌现性失准等行为，KV 缓存修补可将行为在微调模型与基座模型间转移或消除。修补效果随修补比例增大而增强，并集中于少数关键位置，系统提示与聊天模板 token 影响尤为突出。
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