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GSM8K任务微调前后的有效头数

比较原Qwen3.5-2B发布权重与同一revision上的纯LoRA seed0(额外GSM8K GRPO,非SFT)。没有训练新模型。主指标为√JS距离消融影响的N_eff;正变化表示更分散,负变化表示更集中。

输入组 原权重中位数 [P10,P90] 微调后中位数 [P10,P90] 配对变化中位数 增加的观测比例
原四条文本 8.931822 [5.784081,11.672658] 8.918301 [5.776576,11.683940] -0.007827 45.6%
GSM8K测试题前缀 8.906046 [6.013504,11.801882] 8.904117 [5.982593,11.818115] -0.006747 47.2%

每组4条输入×6个接收层×25个query位置×8个接收query头=4800个配对观测;它们不是4800个独立文本样本。前后使用同一原模型tokenizer、完全相同token IDs。原四条输入的基线8.931822/16已精确复现。

GSM8K输入取原作者固定版本test split中前4道至少32token的题目,仅用题目前32token,不含答案,不套不同聊天模板。另算了同组GSM8K输入的原权重基线;没有把旧通用文本与新任务文本混作配对。

方法与限定

所有6个普通注意力接收层和16个上游输出头均保留;每次移除一个上游头在全序列的投影输出,重算中间MLP/残差/归一化和检索分布。微调只改变18个GDN层的指定投影,普通注意力权重不变;隐藏状态和上游贡献仍会变化。

采用read-only FP32有效权重W+2BA,未把增量舍入为BF16、未修改底座;另用base projection+2B(Ax)独立前向校验。头输出求和、空消融和源数组复用校验均记录。JS散度及QKV复合相对变化也保留,避免只展示有利度量。这里QKV补充指标仅覆盖相同六个普通注意力接收层,其原基线不能与旧研究全部23连接的76.0%混作同一统计量。

单个发布者训练seed、4条短文本/组,仅支持这些输入上的描述性变化;不推广为所有微调都会如此,不报告GSM8K准确率,不据此推断删头可用或最终LM能力。配对变化中位数与两个总体中位数之差不是同一个统计量。

公开微调权重与训练说明;固定版本、参数SHA、dataset版本和题目索引见protocol.json/gsm8k-source.json/samples.json。所有权重、适配器和缓存继续保留。