ICML 2024 | 揭示非线形Transformer在上下文学习中学习和泛化的机制

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MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 机器之心 本文作者李宏康，美国伦斯勒理工大学电气、计算机与系统工程系在读博士生，本科毕业于中国科学技术大学。研究方向包括深度学习理论，大语言模型理论，统计机器学习等等。目前已在 ICLR/ICML/Neurips 等 AI 顶会发表多篇论文。 上下文学习 (in-context learning, 简写为 ICL) 已经在很多 LLM 有关的应用中展现了强大的能力，但是对其理论的分析仍然比较有限。人们依然试图理解为什么基于 Transformer 架构的 LLM 可以展现出 ICL 的能力。 近期，一个来自美国伦斯勒理工大学和 IBM 研究院的团队从优 ………………………………