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  1. TOOL · CL_44898 ·

    新论文发现Transformer在基于状态的搜索决策中存在困难

    研究人员发现了一个关键限制,即Transformer模型在回溯搜索中处理序列化轨迹数据的方式。这些模型在“分散检索”(状态特征分散在多个位置)和“历史纠缠”(模型依赖于轨迹而非当前状态)方面可能存在困难。为解决此问题,他们提出了选择性状态注意力(SSA),这是一种对注意力掩码的结构性修复,可以在不改变训练数据或参数的情况下强制执行基于状态的决策。在3-SAT和图着色等任务上的实验表明,与标准的因果基线模型相比,SSA能够使Transf…