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  1. RESEARCH · CL_68434 ·

    大语言模型研究深入探讨上下文学习机制

    两篇新研究论文探讨了大语言模型中上下文学习的机制。一篇论文研究了是否可以使用Transformer激活来优化上下文样本选择，发现MLP输出与性能不相关，并提出了稀疏自编码器等未来研究方向。另一篇论文提出，自注意力层和MLP层的堆叠使Transformer能够根据上下文隐式更新MLP权重，可能在无需额外训练的情况下解释上下文学习能力。