变压器通过思考链有效解决奇偶性问题的理论分析
发表于: 。本文首次对训练变压器解决复杂问题的理论进行了分析,集中在通过递归生成中间状态的过程,类似于思考链推理的微调。研究发现,加入中间奇偶性作为损失函数后,模型可以在一次梯度更新中学习奇偶性,而无需额外监督,这表明任务分解和逐步推理是优化变压器时自然产生的特性。
本文首次对训练变压器解决复杂问题的理论进行了分析,集中在通过递归生成中间状态的过程,类似于思考链推理的微调。研究发现,加入中间奇偶性作为损失函数后,模型可以在一次梯度更新中学习奇偶性,而无需额外监督,这表明任务分解和逐步推理是优化变压器时自然产生的特性。