大型语言模型（llms）在许多任务中显示出令人印象深刻的多功能性，但它们的泛化能力仍然不够了解。我们的研究揭示了它们在算术任务中的行为，并提出了统一的理论框架来解释这些行为，通过深入了解泛化机制，我们可以进行更高效的模型训练和目标导向的人工智能对齐。
该研究调查了语言模型在预测和问题解决能力方面的应用，以及在算术计算和内部信息处理方面的推广能力。研究结果支持了语言模型在适当的内部表示映射后，类似于编码-回归-解码机器的工作方式。
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