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混合LLM中的注意力失忆:CoT微调破坏长距离召回及修复方法

信息来源:HuggingFace Daily Papers(社区热门论文)·
原始标题:Attention Amnesia in Hybrid LLMs: When CoT Fine-Tuning Breaks Long-Range Recall, and How to Fix It

内容摘要

CoT监督微调系统性地降低混合线性注意力模型(如HypeNet、Jet-Nemotron)的长上下文召回能力。在NIAH任务上,HypeNet-9B的S2@256K从67.2%降至9.4%,原因是CoT-SFT使注意力梯度偏向短程模式,破坏长程路由的W_Q和W_K投影。QK-Restore方法无需训练,从微调前检查点恢复W_Q和W_K,保留其余参数;Procrustes变体平衡路由保留与推理适应。在HypeNet-5B上,QK-Restore将S3@256K从65.4%提升至76.4%,推理性能不变。
内容分类AI 论文与研究
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信息来源HuggingFace Daily Papers(社区热门论文)
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