Hamilton-Jacobi-Bellman Equation: Reinforcement Learning and Diffusion Models

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与此同时,我们发现模型沿这些向量的激活有时可能受非情感混杂因素影响。为缓解此问题,我们获取了模型在情感中性文本集上的激活,计算该数据集激活的主成分(足够解释50%方差),然后将这些成分从情感向量中投影剔除。我们发现此投影操作能去除情感探测结果中部分标记间波动,但使用原始未投影向量仍保持定性发现。通过检查向量在原始训练故事上的激活,我们发现它们通常在故事中与推断或表达情感相关的部分激活最强,而非均匀激活所有部分(见附录),表明向量主要表征广义情感概念而非训练数据中的特定混杂因素(尽管可能仍受某些数据集混杂影响)。在探索其他情感表征方式前,我们将这些向量作为后续实验的情感向量。在计算模型激活到这些向量的线性投影时,我们有时称其为“情感探针”。

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关于作者

刘洋,独立研究员,专注于数据分析与市场趋势研究,多篇文章获得业内好评。

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