PLDR-LLM 的训练与推理动力学：行映射坍缩、重整化与预测性约化
这部专著提出了描述幂律解码器表征语言模型（PLDR-LLM）训练与推理的框架，并将以行为中心化的学习映射变化分解为参数贡献、相互作用和数值观测误差。分析还考虑了优化器状态、数据顺序及预测性约化所需的其他条件。实验表明，结果会受到观测方式和优化器的影响，且未能支持所测试的自治行状态模型。研究支持有限条件下的预测和特定状态的算子约化，但并未确立普适的临界类别。
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