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LLM表征工程还有哪些值得做的地方

在大型语言模型（LLM）的表征工程领域，近年来涌现出多个具有突破性的创新方向，这些方法通过动态调整、多模态融合、结构化记忆增强等技术，显著提升了模型的适应性、可解释性和效率。

一、动态自适应表征：从静态到动态的范式革新

传统LLM的固定参数难以应对开放世界的任务多样性，而动态自适应表征通过实时调整内部状态实现灵活适配：

• 奇异值微调（SVF）：Sakana AI提出的Transformer²框架，通过提取模型权重矩阵的奇异值作为“专家向量”，仅需微调这些低维参数即可快速适应新任务。例如，在数学推理任务中，SVF通过强化学习增强特定奇异值，使模型在保持原有性能的同时，数学问题解决准确率提升18%，而参数量仅为传统LoRA方法的1/10。
• 两阶段适应策略：在推理阶段，Transformer²首先通过提示分类确定任务类型（如编程、视觉问答），然后动态组合预训练的专家向量，对基础模型权重进行针对性调整。例如，在视觉问答任务中，该方法使Vicuna-7B模型的准确率从52%提升至67%，