Компьютерные науки > Искусственный интеллект [представлен 4 сентября 2026 года] Название: Возвращение временных и географических сигналов из языковой модели Вид PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Понимание того, имеют ли языковые модели кодирование структурированной информации реального мира важное значение как для анализа представления, так и для поиска информации. Мы изучаем этот вопрос о временных и географических сигналах с использованием простого метода, основанного на прогнозах, который применяется непосредственно к вводным сигналам. Учитывая небольшой набор примеров семян, этот метод определяет ось встроенного пространства и определяет тексты или объекты по их проекции на эту ось. Наш подход полностью чёрный ящик и модельно-агностика: он требует только встраивания, без доступа к весам моделей, внутренней активации, вспомогательных зондов или дополнительной подготовке. Это делает его применимым к современным моделям встраивания, доступным только через API и обеспечивает легкий способ анализа того, присутствуют ли временные и пространственные размеры в их представительских пространствах. Мы применяем этот метод к временным и географическим наборам данных и обнаруживаем, что привязка прогнозов восстанавливает значимую хронологическую и пространственную структуру. Эти результаты свидетельствуют о том, что выходные системы встраивают сигналы, имеющие отношение к времени и пространству, а также являются практическим инструментом для интерпретации и поиска временной и…
Возвращение временных и географических сигналов из языковой модели
arXiv: 2609.05721v1 Тип уведомления: новое резюме: понимание того, имеют ли языковые модели значение для структурированной информации реального мира как для анализа представления, так и для поиска информации. Мы изучаем этот вопрос о временных и географических сигналах с использованием простого метода, основанного на прогнозах, который применяется непосредственно к вводным сигналам. Учитывая небольшой набор примеров семян, этот метод определяет ось встроенного пространства и определяет тексты или объекты по их проекции на эту ось. Наш подход полностью чёрный ящик и модельно-агностика: он требует только встраивания, без доступа к весам моделей, внутренней активации, вспомогательных зондов или дополнительной подготовке. Это делает его применимым к современным моделям встраивания, доступным только через API и обеспечивает легкий способ анализа того, присутствуют ли временные и пространственные размеры в их представительских пространствах. Мы применяем этот метод к временным и географическим наборам данных и обнаруживаем, что встраивание проекций восстанавливает значимый хроно
