 Girişte verilen makale için bir özet yazın.
Özet: Hedef görevler için sürekli bilgi istemlerinin ince ayarı, son zamanlarda tam model ince ayarına kompakt bir alternatif olarak ortaya çıkmıştır. Bu umut verici sonuçlardan motive olarak, çözdükleri soruna sadık olan sürekli yönlendirmelerin ayrık (metinsel) bir yorumunu çıkarmanın fizibilitesini araştırıyoruz. Uygulamada, sürekli istemlerle çözülen görev ile en yakın komşu ayrık projeksiyonlar arasında "dikkatsiz" bir davranış gözlemliyoruz: Bir görevi keyfi bir metne yansıtılırken çözen sürekli istemler bulabiliriz (örn. çelişkili görev), görev için aynı boyuttaki en iyi sürekli bilgi isteminin çok küçük bir (%2) marjı içindeyken. Bu tuhaf ve şaşırtıcı davranışın ardındaki sezgilerin yanı sıra çeşitli parametrelerin etkisini ölçen kapsamlı ampirik analizler sunuyoruz. Örneğin, daha büyük model boyutları için daha fazla tutarsızlık gözlemliyoruz, yani doğrulukta daha küçük bir düşüşle rastgele herhangi bir metinle daha yakından eşleşen bilgi istemleri bulabiliriz. Bu bulguların, sürekli istemleri doğru bir şekilde yorumlamanın zorluğu ve bunların modeller ve görevler arasında genelleştirilmesiyle ilgili önemli çıkarımları vardır ve yönlendirme dili modellerinde gelecekteki ilerleme için rehberlik sağlar.
Bu makale, tipik olarak görevlerde ince ayar yapmak için kullanılan sürekli istemlerin ayrık (metinsel) yorumlarının "dikkatsiz" davranışının bir araştırmasını sunar. Ampirik analiz yoluyla yazarlar, bu tutarsızlığın model boyutu gibi çeşitli parametrelerden nasıl etkilendiğini analiz ediyor. Araştırma, asiliğin model boyutuyla birlikte arttığını ve sürekli yönlendirmeleri doğru bir şekilde yorumlama konusunda rehberlik sağladığını ve genel olarak yönlendirme dili modelleriyle ilgili araştırmaları ilerlettiğini gösteriyor.