陈丹琦团队揭Transformer内部原理:另辟蹊径,从构建初代聊天机器人入手
原文中文,约2300字,阅读约需6分钟。发表于: 。数据集/架构/训练全都新来一遍
团队通过复现经典聊天机器人ELIZA来揭开Transformer模型的神秘面纱。他们使用注意力机制和模式匹配规则实现了ELIZA算法,并发现了Transformer模型在处理对话任务时的行为和学习机制。研究还发现,Transformer模型倾向于根据对话内容的相似性来选择回答,而非严格按照词出现的位置来复制。该研究为自动可解释性提供了新思路,并为大语言模型研究提供了一个受控的理想化环境。