Tapan Parikh · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28272 · open-access PDF
Khi được yêu cầu đặt tên cho một thương hiệu giày chạy, các mô hình ngôn ngữ nói Nike. Được yêu cầu giới thiệu một, họ nói Brooks. Bài báo này hỏi nơi các mô hình học được hương vị đó. Trên 102 mô hình và 42 loại thương hiệu, thương hiệu chọn một mô hình khi giới thiệu khác với thương hiệu mà nó đặt tên vào 26. Lĩnh vực di chuyển cùng nhau đến một đề xuất chung. Các thương hiệu được đặt tên là các nhà lãnh đạo thị trường, và các thương hiệu được chọn chủ yếu là niche và chuyên gia. Ba đường ống đào tạo mở cho thấy nơi hình thức này. Pretraining đã gắn thương hiệu được đề xuất với lời khuyên. Điều chỉnh tinh tế được giám sát dạy cho mô hình trả lời và chủ yếu là rời
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Asked to name a running shoe brand, language models say Nike. Asked to recommend one, they say Brooks. This paper asks where models learn that taste. Across 102 models and 42 brand categories, the brand a model picks when recommending differs from the brand it names in 26. The field moves together to a shared recommendation. The Named brands are market leaders, and the Picked brands are mostly niche and specialist. Three open training pipelines show where this forms. Pretraining already attaches the recommended brand to advice. Supervised fine-tuning teaches the model to answer and mostly leav
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.28272, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange