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Solvable topic model

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  1. RESEARCH · CL_303371 ·

    新理论解释了序列模型中的上下文内学习与专业化

    一个新理论框架已被开发出来，用于解释序列模型如何通过上下文内学习与专业化进行泛化。该理论在一个可解的主题模型中进行了测试，预测上下文内学习在较低的样本复杂度下更早出现，而专业化预测需要显著更多的训练数据。这项研究提供了对大型语言模型中一种学习策略可能比另一种更受青睐的基本理解。