解耦微调中内部表示变化与因果重要性
原文标题：Decoupling Internal Representational Changes and Causal Importance in Fine-Tuned Large Language Models
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论文研究微调如何重塑 LLM 内部表示，发现 EAP 识别的任务相关组件集中在特定层，其分布与表示变化最大的层基本不相关。跨任务组件重叠并不带来性能迁移，且当两任务组件高度重叠时，微调一个任务可能损害另一个任务的表现。
- 问题
- 微调如何重塑LLM内部表示、其变化是否对应任务关键组件尚不清楚。
- 方法
- 对比EAP识别的任务相关组件分布与微调中表示变化最大的层，并考察跨任务组件重叠。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 提示按表示变化幅度或组件重叠来选微调策略可能失效，跨任务复用需警惕性能退化。
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