一篇新的arXiv论文表明，当逼近Hölder函数时，标准Transformer模型可以在非参数回归任务中达到最优速率。该研究为Transformer在大型语言模型和计算机视觉等领域的有效性提供了理论基础。该研究还引入了表征Transformer结构的度量，这可能有助于未来对其泛化和优化误差的研究。 AI
影响 为Transformer模型在AI应用中的能力提供了理论依据。
排序理由 在arXiv上发表的学术论文，详细介绍了Transformer模型的理论特性。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- computer vision
- Hölder functions
- large language models
- nonparametric regression
- Transformer
- Yanming Lai
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