本文探讨了基于Transformer的自回归模型在语言建模中的应用，提出了“未来镜头”可视化方法，分析了隐藏状态对模型输出的影响，并研究了逐步推理机制及其在多语言模型中的表现。研究表明，动态语言建模和适应性训练能有效提升模型性能。

研究表明，Transformer-XL模型在预测未来话语时性能逐渐降低。为此，提出动态语言建模，通过更新知识来改善性能。新模型Multiverse生成多个未来路径，并通过3D模拟器进行测试。研究发现，参数共享能提高模型性能，多路径结构在机器翻译中表现优异。通过优化参数剪枝，模型大小可显著减少而不影响性能。