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When a model learns induction, it learns a way to predict patterns such as A B … A __. Given the previous occurrence of A B, the induction head will predict B for the token after the subsequent A. What is cool is that this prediction solely depends on the in-context pattern rather than the particular values of A and B.
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进一步分析发现，Cross-realm values
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