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基于上下文分解的 Transformer 中的机制解释
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种普适的校准方法，用于调整Transformer模型中的上下文驱动分布变化。通过评估预测残差与上下文之间的互信息，量化模型对CDS的脆弱性。提出了一个简单但有效的模型校准框架，实现偏差和方差的最佳平衡。实验证明该方法增强了Transformers在真实世界数据集上的性能。
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关键要点
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近年来，Transformers 在时间序列预测中取得了成功。
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现有的 Transformers 容易受到时间上下文驱动的分布变化的影响。
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本文介绍了一种普适的校准方法，用于调整 Transformer 模型中的上下文驱动分布变化。
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提出了一种新颖的 CDS 检测器，称为“基于残差的 CDS 检测器”或“Reconditionor”。
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Reconditionor 通过评估预测残差与上下文之间的互信息，量化模型对 CDS 的脆弱性。
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高 Reconditionor 分数表示模型严重易受影响，需要进行调整。
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提出了一个简单有效的模型校准框架，称为“样本级上下文适配器”或“SOLID”。
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SOLID 框架通过策划上下文相似数据集并微调模型的预测层来进行调整。
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理论分析表明，该调整策略能够在偏差和方差之间实现最佳平衡。
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Reconditionor 和 SOLID 适用于各种 Transformers，且易于调整。
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大量实验证明 SOLID 增强了真实世界数据集上 Transformers 的性能，特别是在存在实质性 CDS 的情况下。
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