इस पेपर में लक्षित कार्यों के लिए सूक्ष्म-ट्यूनिंग भाषा मॉडल में निरंतर संकेतों और उनके असतत प्रक्षेपणों के बीच संबंध की जांच की गई है। लेखकों ने एक "वेवर्ड" व्यवहार का निरीक्षण किया जहां निरंतर संकेत एक मनमाने पाठ पर प्रक्षेपित होने के दौरान एक कार्य को हल कर सकते हैं, सबसे अच्छे संकेत से बहुत छोटे मार्जिन के साथ। यह व्यवहार बड़े मॉडल आकार के साथ बढ़ता है। इसका निरंतर संकेतों की व्याख्या और उनके सामान्यीकरण के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ है।
लक्ष्य कार्यों के लिए निरंतर संकेतों को ठीक करना हाल ही में पूर्ण मॉडल ठीक करने के लिए एक कॉम्पैक्ट विकल्प के रूप में उभरा है, इन आशाजनक परिणामों से प्रेरित होकर, हम निरंतर संकेतों की एक असतत (पाठात्मक) व्याख्या निकालने की व्यवहार्यता की जांच करते हैं जो समस्या को हल करने के लिए वफादार है; व्यवहार में, हम निरंतर संकेतों द्वारा हल किए गए कार्य और उनके निकटतम पड़ोसी असतत प्रक्षेपणों के बीच एक "अन्य" व्यवहार का निरीक्षण करते हैं: हम निरंतर संकेतों को पा सकते हैं जो एक महत्वपूर्ण कार्य को हल करते हैं जबकि एक मनमाने पाठ (उदाहरण के लिए, एक अलग या यहां तक कि एक विरोधाभासी कार्य की परिभाषा) पर प्रक्षेपित किया जा रहा है, जबकि कार्य के लिए समान आकार के सर्वोत्तम निरंतर संकेतों के बहुत छोटे (2%) मार्जिन के भीतर।
इनपुट में दिए गए पेपर के लिए एक सारांश लिखें।