本研究は、モデルアーキテクチャと文脈学習能力の関係を初めて大規模に調査したものである。13種類のモデルアーキテクチャを合成タスクで評価した結果、以下のことが明らかになった:
従来考えられていたよりも広範囲の条件下で、全てのアーキテクチャが文脈学習を実現できることが示された。これは、文脈学習が注意機構に依存しないことを示唆している。
入力例の数や課題の難易度を変化させると、各アーキテクチャの統計的効率性と一貫性に大きな差が見られた。
一部の注意機構を持たないアーキテクチャが、注意機構を持つモデルと同等あるいはそれ以上の文脈学習能力を示した。これは注目に値する発見である。
しかし、どのアーキテクチャも、訓練時に遭遇した以上の入力例数に直面すると、性能が頭打ちになるか低下する傾向にあった。
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Ivan Lee,Nan... klo arxiv.org 04-03-2024
https://arxiv.org/pdf/2310.08049.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä