本文研究了Transformer模型在学习实值函数方面的局限性和其他算法的能力，发现在更复杂的任务上性能下降。同时，提供教学序列时，Transformer学习更高效，可以自适应地选择更高效的算法。研究展示了LLMs可以与最近邻基线竞争。