LLM是否可以完全學習獨立因果機制,還是始終會依賴於共享的域不變機制?
LLM在學習獨立因果機制方面存在一定的挑戰，通常情況下，它們會部分依賴於共享的域不變機制。具體來說：
部分獨立性：雖然ICLM架構旨在促進模組之間的獨立性，但實驗結果顯示，這些模組在推理過程中仍然會保持一定的相關性，特別是在面對複雜的推理任務時。
共享知識的必要性：在許多情況下，域不變機制提供了模型在不同任務之間的基礎知識，這對於提高模型的泛化能力至關重要。因此，完全依賴獨立因果機制可能會限制模型的表現。
訓練過程中的相互影響：儘管設計了獨立的模組，但在訓練過程中，這些模組的隱藏狀態仍然會受到其他模組的影響，這表明它們在某種程度上是相互依賴的。
未來的研究方向：未來的研究可以探索如何進一步減少模組之間的依賴性，並強化獨立因果機制的學習，這可能需要更複雜的架構設計和訓練策略。
總之，LLM在學習獨立因果機制方面有潛力，但目前仍然會依賴於共享的域不變機制，這是提高其推理能力和泛化能力的一個重要因素。