利用LEVERWORLDS探索语言模型的学习能力

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了语言模型在样本效率方面的不足，重点探讨了学习一般结构规则与特定属性之间的相互作用。通过构建名为LEVERWORLDS的框架，进行控制实验发现，尽管变压器模型在任务中表现良好，但与假设更强结构的经典方法相比，它们的样本效率显著较低，显示出改进的潜力。

研究发现，语言模型在样本效率上存在不足。通过LEVERWORLDS框架实验，变压器模型表现良好，但样本效率低于经典方法，显示出改进空间。

LEVERWORLDS 变压器模型 样本效率 结构规则 语言模型
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