Retrieval Head Mechanistically Explains Long-Context Factuality мы уже говорили о том, что внутри трансформеров можно находить интерпретируемы однозначные аспекты - будь то направление в пространстве параметров или индуктивные головы, которые так важны для ин-контекст лернинга и в этот раз авторы смогли найти в аттеншне головы, которые отвечают за ретривал функцию. составляют они малую часть от общего количества голов (что логично), при том, если их отключить, то пропадут не только ретривал способности у модели, но так же и CoT способность (ибо для того, чтобы сохранить цеопочку рассуждений, надо уметь опираться на какие-то факты из прошлого) к тому же если еще и продолжать тренить на удлинение контекста, то ретривал головы не меняют своего назначения (и точно так же не добавляется новых голов к этому подмножеству) смущает разве что их мнение по поводу компрессии кв кэша - поскольку ретривал головы не могут без аттенда к предыдущим токенам, то им позарез нужен кв кэш, в то время как (якобы) остальные головы могут пренебречь кв кэшем и использовать только intrinsic knowledge из весов. имхо это частино верно (либо я неправильно понял мысль авторов) - тот факт, что мы не можем найти однозначно интерпретируемые фичи, за которые отвечают другие головы аттеншна и которые связаны с историей контекста, не означает, что этим головам в принципе не нужен контекст а значит вопрос, который ставят авторы, может звучать примерно как-то так - возможно ли сделать оптимальный роутинг (по аналогии как здесь) относительно голов каждого слоя, следует ли выделять кэш 👀LINK