表征工程：为什么提取残差流的表征更好

ZhangJiQun&MXP

于 2025-07-29 16:38:03 发布

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分类专栏：教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 文章标签：深度学习机器学习自然语言处理语言模型人工智能

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表征工程：为什么提取残差流的表征更好

目录

1. 残差流是模型核心信息传递载体，保留完整语义链条

残差流是Transformer层间传递的隐藏状态，通过残差连接（Residual Connection）将每一层的输入与输出融合（即 $\text{Residual} = \text{Layer Output} + \text{Input}$

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