单层变压器无法解决归纳头任务
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究探讨了单层变压器在解决归纳头任务方面的不足，填补了相关理论空缺。通过简单的通信复杂度论证，作者表明，除非单层变压器的规模指数级增长，否则无法解决这一任务，而两层变压器所需的规模则要小得多。此发现强调了多层结构在特定任务中的优势，可能对深度学习模型设计产生重要影响。
本研究比较了变形器模型与其他架构的优势和劣势，发现变形器的复杂性随输入规模的对数增长，而循环网络和前馈网络的复杂性随输入规模的增大多项式增长。研究还证明了大嵌入维度在变形器中的必要性和作用，同时指出注意力层的复杂性在某些情况下会线性增长，但可以通过一些变种有效解决。证明技术的应用对于分析变形器模型及其相关模型的通信复杂度和稀疏平均任务具有重要价值。
