From Storage to Access: Verifiable Activation of Parametric Knowledge in LLMs via Explicit Priming and Implicit Reasoning
从存储到访问:通过显式预激活与隐式推理实现大语言模型中参数化知识的可验证激活
机构 * ByteDance(字节跳动) ; Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学)
AI总结 本研究提出VAKE框架,通过两阶段强化学习将LLM的显式知识提取能力迁移至隐式推理,可激活参数化知识,在多基准上优于基线且具备跨数据集迁移性。