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变压器语言模型在算法学习上的限制
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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Transformer语言模型在学习离散算法方面的能力。发现最先进的Transformer语言模型在组合能力上有限，效果不如重新学习所有子任务。同时证明了记忆前馈模型上的梯度下降可能在数据效率上指数级低效。
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关键要点
- 研究了Transformer语言模型在学习离散算法方面的能力。
- 引入了两个需要组合多个离散子任务的新任务进行分析。
- 观察到最先进的Transformer语言模型的组合能力非常有限。
- 在样本规模上，效果比重新学习所有子任务要差。
- 提出了一个复杂性理论的定理，证明记忆前馈模型上的梯度下降可能在数据效率上指数级低效。
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