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突现的渗流模型：分析在形式语言上训练的变换器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了神经网络背景下的现象学定义，解决了神经网络突现现象。实验证实训练变换器模型在掌握形式语言的语法和上下文相关结构后，能显著提升特定窄任务的性能。为理解和预测神经网络的突现现象提供了新框架。
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关键要点
- 本研究提出了神经网络背景下的现象学定义。
- 研究解决了神经网络突然学习特定能力的“突现”现象。
- 强调数据生成过程中的特定结构获取对性能突变的影响。
- 通过实验验证该定义，发现训练变换器模型能显著提升特定窄任务的性能。
- 为理解和预测神经网络的突现现象提供了新框架。
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