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单层变换器在上下文推理和分布关联学习中的下一步预测任务中是可以证明的最优
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内容提要
本研究探讨了单层变换器在无噪声和有噪声上下文推理中的近似能力与收敛行为，提出了一种贝叶斯最优的单层变换器，证明其在有限样本下以线性速率收敛到贝叶斯风险，并具备良好的泛化能力。
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关键要点
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本研究探讨了单层变换器在无噪声和有噪声上下文推理中的近似能力与收敛行为。
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提出了一种贝叶斯最优的单层变换器。
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证明该变换器在有限样本下以线性速率收敛到贝叶斯风险。
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模型对未见样本具有良好的泛化能力。
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研究结果的理论基础得到了广泛的实证验证。
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