

概括了von Oswald 等人的理論,並展示了從理論上,Transformers 是如何透過使用基於梯度的方法優化內部構建的目標來自回歸預測序列下一個元素的。 透過實驗對在簡單序列建模任務上訓練的Transformer 進行了逆向工程,並發現強有力的證據表明它們的前向傳遞實現了兩步演算法:(i ) 早期自註意力層透過分組和複製標記來建立內部訓練資料集,因此隱式地建立內部訓練資料集。定義內部目標函數,(ii) 更深層最佳化這些目標以產生預測。 與LLM 類似,實驗表明簡單的自回歸訓練模型也可以成為上下文學習者,而即時調整對於改善LLM 的上下文學習至關重要,也可以提高特定環境中的表現。 受發現注意力層試圖隱式優化內部目標函數的啟發,作者引入了mesa 層,這是一種新型注意力層,可以有效地解決最小二乘優化問題,而不是只採取單一梯度步驟來實現最優。實驗證明單一 mesa 層在簡單的順序任務上優於深度線性和 softmax 自註意力 Transformer,同時提供更多的可解釋性。
在初步的語言建模實驗後發現,用mesa 層替換標準的自註意力層獲得了有希望的結果,證明了該層具有強大的上下文學習能力。

圖 3:建構中的 token 輸入進行反向工程的多層 Transformer 訓練。
結論
以上是有理論基礎,我們就可以進行深度最佳化了。的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

MakridakisM-Competitions系列(分别称为M4和M5)分别在2018年和2020年举办(M6也在今年举办了)。对于那些不了解的人来说,m系列得比赛可以被认为是时间序列生态系统的一种现有状态的总结,为当前得预测的理论和实践提供了经验和客观的证据。2018年M4的结果表明,纯粹的“ML”方法在很大程度上胜过传统的统计方法,这在当时是出乎意料的。在两年后的M5[1]中,最的高分是仅具有“ML”方法。并且所有前50名基本上都是基于ML的(大部分是树型模型)。这场比赛看到了LightG

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