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无需种植树木的语法学习：理解变换器何时以及何种方式实现分层普遍化
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文研究了预训练模型在语言中的层次化句法功能，发现模型的深度和训练规模对层次化泛化有显著影响。中等深度模型在学习层次结构方面表现优于浅层和深层模型。此外，结构性偏置和合适的语料库能够提升模型的句法推理能力。
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关键要点
- 预训练模型在语言中的层次化句法功能的研究表明，模型深度对层次化泛化有显著影响。
- 中等深度模型在学习层次结构方面表现优于浅层和深层模型。
- 使用适当的语料库进行预训练可以提高模型的效率和句法推理能力。
- 结构性偏置能够提升模型的句法推理能力，尤其是在复杂的令牌交互情况下。
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延伸问答
预训练模型的深度如何影响层次化句法功能？
模型的深度对层次化泛化有显著影响，中等深度模型在学习层次结构方面表现优于浅层和深层模型。
使用什么样的语料库可以提高预训练模型的效率？
使用适当的语料库进行预训练可以提高模型的效率和句法推理能力。
结构性偏置在模型句法推理中起什么作用？
结构性偏置能够提升模型的句法推理能力，尤其是在复杂的令牌交互情况下。
中等深度模型相比于浅层和深层模型有什么优势？
中等深度模型在学习层次结构方面表现更优秀，能够更好地进行层次化泛化。
如何通过训练提高模型的句法推理能力？
通过长时间训练和使用具有语法结构的树状模型，可以提高模型的句法推理能力。
复杂的令牌交互如何影响模型的学习？
复杂的令牌-令牌交互形成了最好的感性偏向，并在非上下文自由情况下最强。
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