Proszę przedstawić główne argumenty, które przedstawia streszczenie.
Streszczenie: Dostrajanie ciągłych podpowiedzi do zadań docelowych pojawiło się ostatnio jako kompaktowa alternatywa dla pełnego dostrajania modelu. Motywowani tymi obiecującymi wynikami, badamy możliwość wyodrębnienia dyskretnej (tekstowej) interpretacji podpowiedzi ciągłych, która jest wierna problemowi, który rozwiązują. W praktyce obserwujemy "rozbieżne" zachowanie pomiędzy zadaniem rozwiązywanym przez podpowiedzi ciągłe a ich najbliższymi, dyskretnymi projekcjami: Możemy znaleźć podpowiedzi ciągłe, które rozwiązują zadanie, będąc rzutowane na dowolny tekst (np. definicję innego lub nawet sprzecznego zadania), będąc jednocześnie w bardzo małym (2%) marginesie najlepszej podpowiedzi ciągłej o tym samym rozmiarze dla tego zadania. Przedstawiamy intuicje stojące za tym dziwnym i zaskakującym zachowaniem, jak również obszerne analizy empiryczne określające wpływ różnych parametrów. Dla przykładu, dla większych rozmiarów modelu obserwujemy wyższą podatność na manipulację, tj. możemy znaleźć podpowiedzi, które lepiej odwzorowują dowolny dowolny tekst przy mniejszym spadku dokładności. Odkrycia te mają ważne implikacje związane z trudnością wiernego interpretowania ciągłych podpowiedzi i ich generalizacji w różnych modelach i zadaniach, dostarczając wskazówek dla przyszłego postępu w modelach języka podpowiedzi.