Ashwath Vaithinathan Aravindan

新论文揭示Transformer展现出超越插值的规则学习能力

近期研究表明，Transformer不仅能进行简单的插值，还具备学习和应用训练数据中未明确存在的规则的能力。研究显示，即使在细胞自动机或Horn子句演绎推理等复杂场景下，Transformer也能通过间接信号和多步预测来推断缺失信息。此外，一种被称为“硬决策层”的现象已被识别，在此层中Transformer模型在推理过程中稳定其预测，从而显著提高准确性。