इनपुट में दिए गए पेपर के लिए सारांश लिखें।सार: लक्षित कार्यों के लिए निरंतर फाइन-ट्यूनिंग संकेत हाल ही में पूर्ण मॉडल फाइन-ट्यूनिंग के लिए एक कॉम्पैक्ट विकल्प के रूप में उभरा है। इन आशाजनक परिणामों से प्रेरित होकर, हम निरंतर संकेतों की असतत (पाठ्य) व्याख्या निकालने की व्यवहार्यता की जांच करते हैं जो उनके द्वारा हल की जाने वाली समस्या के प्रति वफादार है। व्यवहार में, हम निरंतर संकेतों और उनके निकटतम पड़ोसी असतत अनुमानों द्वारा हल किए गए कार्य के बीच एक "स्वच्छंद" व्यवहार देखते हैं: हम निरंतर संकेत पा सकते हैं जो एक मनमाना पाठ (जैसे, एक अलग या यहां तक कि एक की परिभाषा) के लिए प्रोजेक्ट किए जाने पर एक कार्य को हल करते हैं। विरोधाभासी कार्य), जबकि कार्य के लिए समान आकार के सर्वोत्तम निरंतर संकेत के बहुत छोटे (2%) मार्जिन के भीतर। हम इस अजीब और आश्चर्यजनक व्यवहार के पीछे अंतर्ज्ञान प्रदान करते हैं, साथ ही साथ विभिन्न मानकों के प्रभाव को मापने वाले व्यापक अनुभवजन्य विश्लेषण भी प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, बड़े मॉडल आकारों के लिए हम उच्च स्वच्छंदता का निरीक्षण करते हैं, अर्थात, हम ऐसे संकेत पा सकते हैं जो सटीकता में कम गिरावट के साथ किसी भी मनमाना पाठ को अधिक बारीकी से मैप करते हैं। इन निष्कर्षों में निरंतर संकेतों की ईमानदारी से व्याख्या करने और मॉडल और कार्यों में उनके सामान्यीकरण की कठिनाई से संबंधित महत्वपूर्ण प्रभाव हैं, जो भाषा मॉडल को प्रेरित करने में भविष्य की प्रगति के लिए मार्गदर्शन प्रदान करते हैं।
A compact solution for fine-tuning complete models has emerged recently for targeted tasks. Inspired by these promising results, the feasibility of extracting interpretable explanations for inconsistent signals that are faithful to the problems being solved is investigated. In practice, we observe a "spontaneous" behavior between inconsistent signals and tasks that are solved with a tailored projection (such as an arbitrary or even a definition of one), while fitting the work within a very small margin (2%) of the optimal continuous signal of equal size. We provide insight behind this bizarre and remarkable behavior as well as comprehensive empirical analyses that measure the impact of various standards. For instance, for large model sizes, we inspect high fidelity, meaning we retrieve signals that map any tailored projection with less distortion with more precision. These conclusions have important implications for faithfully explaining inconsistent signals and integrating them into models and works, guiding the future of language modeling.