[논문리뷰] Towards Mechanistically Understanding Why Memorized Knowledge Fails to Generalize in Large Language Model Finetuning본 논문은 LLM이 새로운 지식을 성공적으로 기억함에도 불구하고, 이를 활용한 downstream 추론 작업에서는 낮은 성능을 보이는 문제를 다룬다 . 기존 연구들은 주로 모델의 파라미터 업데이트나 지식 편집에 집중했으나, 지식 저장과 추론 간의 인과적 단절을 메커니즘적으로 설명하는 데에는 한계가 있었다.#Review#LLM Finetuning#Knowledge Generalization#Mechanistic Interpretability#Self-Patching#Knowing-Using Gap#Knowledge-Circuit Misalignment2026년 7월 12일댓글 수 로딩 중