연구진은 공유 어휘를 가진 LLM 패밀리의 소스 선택을 위한 훈련 없는 방법을 제시했어요.
표현 유사성 지표는 레이블 조건부 오류 기하학에 대한 가정이 없으면 정보가 부족하며, 기존 업데이트 기하학 지표는 어휘 규모에서 계산적으로 비효율적이에요.
헤드 피셔 정렬은 활성화, 오류, 결합 요소를 드러내며, 단일 스트리밍 패스로 FisherSketch를 통해 추정할 수 있어 실용적이에요.
FisherSketch는 LLM 작업 유사성이 활성화, 오류 또는 결합에 의해 주도되는지 진단하는 데 사용될 수 있으며, Llama-3.1-8B verbalizer-shift 실험에서 활성화 유사성이 작업을 구별할 수 없을 때도 유효성을 입증했어요.