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Provably Transformers Harness Multi-Concept Word Semantics for Efficient In-Context Learning

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内容提要

本研究探讨了变压器模型在上下文学习中多概念语义的作用及其与创新能力的关系。通过数学分析，提出了一种低噪声稀疏编码提示模型，证明了变压器在复杂训练下的指数收敛性，显示出其重要的应用潜力。

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标签

transformers 上下文学习 创新能力 变压器模型 多概念语义 稀疏编码
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