Статья Levy "Instruction Induction" (2022, старший автор) перевернула стандартный эксперимент на следование инструкциям: вместо того чтобы дать модели инструкцию и наблюдать, выполняет ли она её, ей дают несколько пар input-output и просят сформулировать, какая инструкция из этих примеров следует. Результаты были одновременно обнадёживающими и тревожными: современные LLM во многих задачах умеют выводить разумные инструкции из нескольких примеров, что говорит о действительно абстрактном внутреннем представлении «задачи»; но иногда они выводят инструкции, которые тонко расходятся с человеческим намерением и меняют последующее поведение. Для ai100 это важно потому, что большинство запросов к движкам не содержат явной инструкции: движок неявно выводит задачу из контекста, и этот вывод может пойти не так, как ожидалось.

Стоит читать, когда
вы хотите понять шаг неявного вывода инструкции, который происходит до того, как LLM выдаёт ответ, особенно когда пользовательский запрос недоопределён.
Темы
вывод инструкций из примеров; что неявный вывод инструкции показывает о представлениях модели; линия LIMA / Less Is More for Alignment.
Ключевые работы
Instruction Induction (2022, старший автор); LIMA: Less Is More for Alignment (2023, соавтор); основополагающая работа по нейронным эмбеддингам слов (с Goldberg, 2014).