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从插值到外推：算术 Transformer 的完全长度概括
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了transformer模型在学习算术算法方面的能力，并确定了实现最佳长度泛化的关键因素。通过有针对性的注意力偏置和注意力偏置校准阶段，模型能够自动学习适当的注意力偏置，达到前所未有的完美长度广义。
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关键要点
- 研究了transformer模型在学习算术算法方面的能力。
- 确定了实现最佳长度泛化的关键因素。
- 通过有针对性的注意力偏置，模型能够推广到长长度。
- 引入了注意力偏置校准（ABC）阶段，使模型自动学习适当的注意力偏置。
- 将注意力偏置校准与相对位置编码中的机制联系起来。
- 使用ABC，transformer模型在某些算术任务上达到完美长度广义。
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