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变换器在不同深度下能学到什么？对序列学习任务的案例研究
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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
我们研究了不同深度的transformer架构的能力，发现只有一个注意力层的transformer在记忆方面表现出色，但在其他任务方面表现不足。推理和泛化能力需要至少两个注意力层，上下文泛化能力可能需要三个。我们还确定了单个注意力层可以执行的一类简单操作，并且表明复杂任务可以通过这些操作的组合和多个注意力层的叠加来解决。
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关键要点
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研究不同深度的transformer架构的能力。
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只有一个注意力层的transformer在记忆方面表现出色，但在其他任务方面表现不足。
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推理和泛化能力需要至少两个注意力层。
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上下文泛化能力可能需要三个注意力层。
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单个注意力层可以执行一类简单操作。
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复杂任务可以通过简单操作的组合和多个注意力层的叠加来解决。
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研究为更实际和复杂的任务提供了启示。
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数值实验证实了理论发现。
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