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重复示例的涌现特性
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究发现，Transformer模型在基本数学任务上表现良好，但在未见过的长输入上泛化能力不足。虽然尝试通过修改位置嵌入和引导数据来改善，但未能解决根本问题。模型在未见输入上仍能学习代数结构，显示出改善泛化的潜力。
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关键要点
- Transformer模型在基本数学任务上表现良好，但泛化能力不足。
- 模型在未见过的n位数输入上可以成功泛化，但在更长的未见输入上失败。
- 研究尝试通过修改位置嵌入和引导数据来改善泛化能力，但未能解决根本问题。
- 模型在未见输入上仍能学习代数结构，显示出改善泛化的潜力。
- 强ID泛化源于结构化表示，模型在OOD性能方面表现不佳。
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