基于变压器模型的回归混合模型的最优学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过研究 transformers 在混合回归问题中的表现，我们发现它可以学习到一个最优预测器，在数据生成过程中表现出低均方误差，并且在推断时做出接近最优的预测。同时，我们证明了最优预测器可以通过 transformer 实现。
该研究探讨了Transformer模型在上下文学习中的能力，发现其在选择无监督模型和学习不同任务方面表现出近乎最优的能力。然而，当面对超出预训练数据领域的任务或功能时，Transformer的泛化能力会退化。研究结果强调了高容量序列模型的上下文学习能力与预训练数据组合的覆盖范围密切相关。
