一个拥有1190万参数的小型 Transformer 模型，在生成程序上进行训练后，最初无法为未见过的任务生成准确的代码。该模型旨在根据规范编写 Web 应用程序，但未能生成功能性代码，常常产生无关的输出。通过实验，开发者发现主要问题在于文档字符串的标记化以及训练数据中缺少序列结束标记。在纠正了这些管道问题后，该模型表现有所改善，但关键在于，它无法泛化到一个新的领域（一个图书目录系统），该领域在训练数据中被排除在外，这表明其复制或适应未见过的概念的能力存在根本性限制。 AI
影响 强调了当前小型 Transformer 模型在泛化和适应新概念方面的局限性，表明在实现真正的代码生成能力方面需要进一步研究。
排序理由 该条目描述了与研究背景下小型 Transformer 模型局限性相关的实验和发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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