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Are Transformers Able to Reason by Connecting Separated Knowledge in Training Data?
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨变换器如何通过连接训练数据中的分散知识进行推理，提出“FTCT”合成学习任务以验证其推理能力。结果表明，少量示例的连锁思维提示能够增强变换器的组合推理能力，并与模型复杂性及数据相似性相关。
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关键要点
- 本研究探讨变换器如何通过连接训练数据中的分散知识进行推理。
- 提出了一种合成学习任务“FTCT”，用于验证变换器的推理能力。
- 研究发现，少量示例的连锁思维提示能够增强变换器的组合推理能力。
- 变换器的推理能力与模型复杂性及训练与测试数据的相似性密切相关。
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