研究人员已经证明，当Transformer通过特定的循环机制和填充进行增强时，它们可以识别无上下文语言（CFL）。虽然通用的CFL识别可能需要不切实际的填充量，但研究表明，对于无歧义的CFL，所需的填充量会显著减少。这项工作为Transformer处理语法句法提供了理论见解，并展示了它们在CFL识别任务上性能提升的实证证据。 AI
影响 为Transformer处理结构化数据的能力提供了理论基础，可能影响未来语言和代码的模型架构。
排序理由 学术论文，详细介绍了Transformer能力的理论和实证发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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