syntactic monoid

新理论精确刻画了 Transformer 在正则语言上的长度泛化能力

研究人员开发了一种新的代数分解理论，用于精确刻画 Transformer 类语言模型在训练长度之外的更长序列上的泛化能力。该理论解决了经典 Krohn-Rhodes 分解理论的局限性，该理论因基本构建块的差异而不足以理解 Transformer 的长度泛化。新方法将分解理论推广到无限群，从而实现了一个用于正则语言成员资格的多项式时间决策算法。实验证实了该理论在预测 Transformer 行为方面的准确性。