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Transformer 对于上下文中的牛顿法能模拟多好？
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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。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。
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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，显示出其局限性。
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研究发现某些无注意力模型在多项任务上与Transformer表现相似。
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当提供教学序列时，Transformer的学习效率提高，并能自适应选择更高效的算法。
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预训练的大语言模型（如LLaMA-2、GPT-4）在预测任务上与最近邻基线竞争。
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