arXiv · cs.AI· Xiahui Zhu, Zhenyi Qi, Wanwei Liu, Haoang Chi, Yang Tan, Xinyu Sun, Ji Wang·· 1 天前
自回归解码作为鞅：刻画大语言模型生成的随机动力学
Autoregressive Decoding as a Martingale: Characterizing the Stochastic Dynamics of LLM Generation
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作者：Xiahui Zhu, Zhenyi Qi, Wanwei Liu, Haoang Chi, Yang Tan, Xinyu Sun, Ji Wang
研究任务与主要进展
作者证明，自回归大语言模型逐步采样词元与条件预测分布之间的累积预测误差构成鞅，其条件一阶矩恒为零，并推导了由已实现词元概率决定的可预测二次变差。基于论文摘要，在Llama-3.x和Qwen2.5系列1B至72B参数模型上的白盒实验显示，实测二阶矩与理论预测接近，为生成文本检测和不确定性量化提供概率框架。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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