Transformer 对于上下文中的牛顿法能模拟多好？

 原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。

利用线性注意力变换器实现逻辑回归的二阶优化算法，并仅需要对数层数量的误差即可实现 epsilon 误差。

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。研究还发现Transformer可以根据上下文示例的顺序自适应选择更高效的算法。预训练的大语言模型在预测任务上与最近邻基线竞争。

Transformer 复杂任务 实值函数 梯度学习算法 预训练语言模型
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