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综合多方信息来看,由于NCA规则来源于一个庞大的可计算函数类别——其中一些可实现图灵完备的系统——其分布广阔到无法被完全记忆。模型被迫学习一个通用的规则推断机制,而非记住特定规则。我们的实证发现支持了这一点:注意力层,而非多层感知机,承载了最可迁移的结构。先前研究表明,上下文学习能力伴随着归纳头的形成而涌现——这些注意力回路能够复制并应用序列中较早出现的模式。NCA预预训练专门强化了这种行为,很可能在语言训练开始之前,便诱导出更早且更稳健的此类回路形成。。关于这个话题,官网提供了深入分析

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网友评论

  • 资深用户

    非常实用的文章,解决了我很多疑惑。

  • 深度读者

    已分享给同事,非常有参考价值。

  • 深度读者

    这篇文章分析得很透彻,期待更多这样的内容。

  • 资深用户

    难得的好文,逻辑清晰,论证有力。