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• Arxiv日期：2024.9.25

关键词

• 长度泛化

• transformer结构优化

核心结论

1. RASP-L限制transformer无法处理包含循环的任务的长度泛化

2. Loop Transformer显著提升了长度泛化能力

• Input Injection 显著提升了模型的长度泛化性能，尤其在二进制加法等复杂任务上效果显著

• 在推理中，通过输出置信度判断迭代停止点的策略能够实现接近最佳的性能

主要方法

Transformer在长度泛化（length generalization）上表现有限，尤其是对未见长度的输入。本文重点研究解决这一问题的Loop Transformer架构（Looped Transformers），通过循环处理增加模型对输入长度的适应能力。

n-RASP-L问题：（=n循环RASP-L问题）定义了一类任务，这些任务可以通过多次迭代应用某些基础操作（RASP-L操作）来解决。这些任务包括复制、求和、二进制加法等。

本质上是将内部无法处理的循环替换到外部，做到“n次transformer”

注：本系列不包括基础的知识点讲解，为笔记/大纲性质而非教程，用于论文知识点和思想和快速记忆和回顾，更多细节建议阅读论文原文