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Transformer 在上下文中如何学习超越简单函数？学习表示的案例研究
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究发现Transformer在简单任务上表现良好，但在复杂任务上性能下降。提供教学序列可以提高Transformer的学习效率，它可以学习实现不同的算法来解决一个任务，并根据上下文示例的顺序自适应地选择更加高效的算法。预训练的大语言模型可以在不在其训练集中的预测任务上与最近邻基线竞争。
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关键要点
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Transformer在简单任务上表现良好，但在复杂任务上性能下降。
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提供教学序列可以提高Transformer的学习效率。
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Transformer能够学习实现不同的算法来解决同一任务。
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Transformer可以根据上下文示例的顺序自适应选择更加高效的算法。
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预训练的大语言模型（如LLaMA-2、GPT-4）在不在其训练集中的预测任务上与最近邻基线竞争。
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