MIT研究者发现，Transformer在经验贝叶斯均值估计中表现优异，速度比传统估计器快100倍，且能有效处理统计问题。实验表明，Transformer在不同序列长度上具有良好的泛化能力，超越了传统方法。
本研究提出了一种经验贝叶斯估计器，解决大型语言模型在特定主题问答数据集上高方差的准确性问题。通过平衡直接估计和回归估计，该方法显著提高了模型性能的子群估计精度，降低了均方误差，估计的置信区间更窄。
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