En el mundo de los grandes modelos de lenguaje, la comprensión de sus unidades de representación fundamentales (FRUs) es crucial para desentrañar sus mecanismos subyacentes. En un nuevo estudio, se introduce la Teoría de los Átomos para definir, evaluar e identificar sistemáticamente estas FRUs, que se denominan átomos. Utilizando el producto interno atómico (AIP), una métrica no euclidiana que captura la geometría subyacente de las representaciones de los LLMs, se define formalmente los átomos y se proponen dos criterios clave para los átomos ideales: fidelidad ($R^2$) y estabilidad ($q^*$).
El estudio demuestra que las unidades ampliamente utilizadas, como las neuronas y las características, no cumplen con los requisitos de los átomos ideales. Las neuronas son fieles ($R^2=1$) pero inestables ($q^*=0.5\%$), mientras que las características son más estables ($q^*=68.2\%$) pero no tan fieles ($R^2=48.8\%). Sin embargo, a través de experimentos a gran escala, se logra identificar FRUs con una fidelidad y estabilidad cercanas al ideal en capas de Gemma2-2B, Gemma2-9B y Llama3.1-8B, satisfaciendo los criterios estadísticos de átomos ideales.
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