揭示非线形Transformer在上下文学习中学习和泛化的机制

一项由伦斯勒理工大学和IBM研究院的研究揭示了Transformer模型在上下文学习(in-context learning, ICL)中的理论基础。研究团队通过优化和泛化理论，解析了非线性Transformer如何利用注意力机制和多层感知机实现ICL，并在ICML 2024上发表了成果。此外，他们还探讨了模型在不同数据分布下的泛化能力和剪枝策略对ICL的影响。
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