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Transformer 的好处：在无结构数据的线性回归任务中的上下文学习
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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
最近的研究发现，Transformer在学习基于梯度的实值函数算法方面表现良好，但在复杂任务上性能下降。提供教学序列可以提高Transformer的学习效率。预训练的大语言模型（LLMs）也在预测任务中具有竞争力。
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关键要点
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最近的研究表明，Transformer在学习基于梯度的实值函数算法方面表现良好。
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Transformer在复杂任务上的性能下降，且其学习其他形式算法的能力尚不明确。
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提供教学序列可以提高Transformer的学习效率。
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某些无注意力模型在一系列任务上与Transformer的表现几乎一致。
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Transformer能够学习实现两个不同的算法来解决同一任务，并根据上下文示例的顺序自适应选择算法。
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预训练的大语言模型（LLMs）如LLaMA-2和GPT-4在预测任务中具有竞争力。
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