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将变压器视为所罗门夫归纳法的近似
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，transformers在复制任务上的性能优于GSSMs，且在泛化方面更好。预训练的大型语言模型也证明了transformer模型在复制和检索上下文信息的任务上的优势。综合结果表明，transformers与GSSMs在实际任务中存在根本差距。
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关键要点
- 研究比较了广义状态空间模型（GSSMs）与transformer模型在复制任务上的性能差异。
- 理论分析表明，二层transformer能够复制指数长度的字符串，而GSSMs受到固定潜在状态的限制。
- 实证研究显示，transformers在复制上下文的合成任务上优于GSSMs，表现出更好的效率和泛化能力。
- 评估预训练的大型语言模型发现，transformer在复制和检索上下文信息的任务上显著优于状态空间模型。
- 综合结果表明，transformers与GSSMs在实际任务中存在根本差距。
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