论文解读 | ICML2024：突破Transformer上下文学习中的瓶颈

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点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！ 作者简介 付靖文 ，西安交通大学博士生 简介 上下文学习，即从上下文示例中学习，是Transformer一项令人印象深刻的能力。然而，由于学习瓶颈的出现——在训练过程中模型的上下文学习能力几乎没有或没有提升的时期——训练Transformer具备这种上下文学习技能是计算密集型的。为了研究学习瓶颈背后的机制，我们在概念上将模型内部表征中一个完全受模型权重影响的组件分离出来，称之为“权重组件”，其余部分被识别为“上下文组件”。通过在合成任务上的精细和受控实验，我们注意到学习瓶颈的持久性与权重组件功能受损相关。认识到权重组件性能受损是推动学习瓶颈的基本行为，我们开发了三种策略来加速Transformer的学习。这些策略的有效性在自然语言处理任务中得到了进一步确认。 ………………………………