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  1. RESEARCH · CL_68186 ·

    研究表明堆栈表征对Transformer语言模型在因果上是必需的

    研究人员发表了一篇论文,证明了Transformer模型在处理反向语言时,堆栈表征的因果必要性。通过训练线性探针来预测堆栈深度,然后消融这些表征,研究表明序列准确率下降到接近于零。这有力地证明了这些类似堆栈的结构不仅仅是被学习到的,而且对于模型在这些任务上的性能是根本必需的。