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基于 Transformer 序列模型的 MIMO 均衡中的上下文学习
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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
本研究探讨了Transformer模型，尤其是大型语言模型(LLMs)在上下文中学习新任务的能力。实证结果表明，变压器模型在无监督学习和学习不同任务时接近最优，但在超出预训练数据范围的任务上表现不佳，泛化能力有所下降。研究强调了模型的上下文学习能力与预训练数据的关系。
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关键要点
- 本研究探讨了Transformer模型，特别是大型语言模型（LLMs）在上下文中学习新任务的能力。
- 实证结果显示变压器在无监督学习和学习不同任务时表现接近最优。
- 变压器在超出预训练数据范围的任务上表现不佳，泛化能力下降。
- 研究强调模型的上下文学习能力与预训练数据的关系。
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