Language models often need to maintain multiple contextual variables that evolve independently within a document. Prior work has identified structured representations of individual temporal or contextual quantities, but their joint organization remains less understood. We study this question using controlled documents with independently phased language-switch and topic-change timers. Across ten pretrained checkpoints, both timers are linearly decodable from the same hidden states. Removing a timer-associated centroid plane substantially reduces access to its associated variable while having little effect on the concurrent timer, although the planes are nonorthogonal and contain cross-timer information. Separate timer contributions also explain most reproducible variation among joint-state centroids. These signatures persist from 3 to 51 timer values and across Qwen3 checkpoints from 0.6B to 14B. Schedule position affects continuation probabilities, but the tested centroid displacement produces no consistent timer-specific output effect. Together, these results support approximate factorization based on selective accessibility and approximately additive joint-state geometry in overlapping subspaces.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

大型语言模型的规模效应局限
专知会员服务
14+阅读 · 2025年11月18日
大语言模型与小语言模型协同机制综述
专知会员服务
40+阅读 · 2025年5月15日
EMNLP 2024 | 大语言模型的概念知识编辑
专知会员服务
21+阅读 · 2024年12月13日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知
27+阅读 · 2020年12月3日
绝对干货!NLP预训练模型:从transformer到albert
新智元
15+阅读 · 2019年11月10日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
自然语言处理中的语言模型预训练方法
PaperWeekly
14+阅读 · 2018年10月21日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
语料库构建——自然语言理解的基础
计算机研究与发展
11+阅读 · 2017年8月21日
Generative Adversarial Text to Image Synthesis论文解读
统计学习与视觉计算组
13+阅读 · 2017年6月9日
自然语言处理 (三) 之 word embedding
DeepLearning中文论坛
19+阅读 · 2015年8月3日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
1+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
2+阅读 · 11月6日
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
17+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
19+阅读 · 10月24日
相关资讯
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知
27+阅读 · 2020年12月3日
绝对干货!NLP预训练模型:从transformer到albert
新智元
15+阅读 · 2019年11月10日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
自然语言处理中的语言模型预训练方法
PaperWeekly
14+阅读 · 2018年10月21日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
语料库构建——自然语言理解的基础
计算机研究与发展
11+阅读 · 2017年8月21日
Generative Adversarial Text to Image Synthesis论文解读
统计学习与视觉计算组
13+阅读 · 2017年6月9日
自然语言处理 (三) 之 word embedding
DeepLearning中文论坛
19+阅读 · 2015年8月3日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员