变压器如何在上下文学习中利用多头注意力？稀疏线性回归的案例研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对变压器在上下文学习中的机制缺乏深入理解的问题，探讨了训练后的多头变压器在稀疏线性回归中的表现。研究发现，多头的利用在不同层次上呈现出不同模式，第一层需利用多个头，而后续层通常只需一个头。此外，提出的预处理后优化算法显著优于传统的梯度下降与岭回归方法，为多头注意力的应用提供了新见解。
研究发现，经过培训的多头变压器在上下文学习中的使用模式存在差异，第一层会利用多个头，而随后的层级通常只需要一个头。预处理-优化算法优于朴素梯度下降和岭回归算法，实验结果支持了这一解释。发现揭示了多头注意力的好处，并有助于理解变压器内部的复杂机制。
