LLM表征工程還有哪些值得做的地方

在大型語言模型（LLM）的表征工程領域，近年來涌現出多個具有突破性的創新方向，這些方法通過動態調整、多模態融合、結構化記憶增強等技術，顯著提升了模型的適應性、可解釋性和效率。

一、動態自適應表征：從靜態到動態的范式革新

傳統LLM的固定參數難以應對開放世界的任務多樣性，而動態自適應表征通過實時調整內部狀態實現靈活適配：

• 奇異值微調（SVF）：Sakana AI提出的Transformer2框架，通過提取模型權重矩陣的奇異值作為“專家向量”，僅需微調這些低維參數即可快速適應新任務。例如，在數學推理任務中，SVF通過強化學習增強特定奇異值，使模型在保持原有性能的同時，數學問題解決準確率提升18%，而參數量僅為傳統LoRA方法的1/10。
• 兩階段適應策略：在推理階段，Transformer2首先通過提示分類確定任務類型（如編程、視覺問答），然后動態組合預訓練的專家向量，對基礎模型權重進行針對性調整。例如，在視覺問答任務中，該方法使Vicuna-7B模型的準確率從52%提升至67%，