通用逼近理论：大型语言模型的基础理论

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

利用通用逼近理论（UAT）作为理论背景，研究了语言模型的理论基础和技术策略，探讨了 Transformer 的有效性、In-Context Learning、精调和修剪的实用性。

基于Transformer架构的大型语言模型（LLMs）在NLP应用领域展示了广泛的应用潜力。该调查报告深入了解了Transformer模型的最新研究和实际应用，突出了其多功能性和转变性影响。

NLP应用 Transformer架构 多功能性 大型语言模型 转变性影响
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