LLM论文笔记 19: On Limitations of the Transformer Architecture

  • Arxiv日期:2024.2.26
  • 机构:Columbia University / Google

关键词

  • Transformer架构
  • 幻觉问题
  • 数学谜题

核心结论

  1. Transformer 无法可靠地计算函数组合问题
  1. Transformer 的计算能力受限于信息瓶颈
  1. CoT 可以减少 Transformer 计算错误的概率,但无法根本性突破其计算能力的上限

  2. **CoT 需要生成指数级增长的 token。**CoT 只能通过增加大量的 token 来弥补 Transformer 的计算瓶颈,而不能从根本上提升 Transformer 的计算能力。

主要方法

核心目标是分析 Transformer 在计算能力上的根本性限制 ,特别是在 函数组合(Function Composition)、数学推理、逻辑推理 等任务上的表现。

通过 通信复杂度**(Communication Complexity)** 和 计算复杂度(Computational Complexity) 的分析

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/682254725

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

相关推荐
上进小菜猪4 小时前
基于 YOLOv8 的智能车牌定位检测系统设计与实现—从模型训练到 PyQt 可视化落地的完整实战方案
人工智能
前端程序猿之路4 小时前
Next.js 入门指南 - 从 Vue 角度的理解
前端·vue.js·语言模型·ai编程·入门·next.js·deepseek
AI浩4 小时前
UNIV:红外与可见光模态的统一基础模型
人工智能·深度学习
GitCode官方4 小时前
SGLang AI 金融 π 对(杭州站)回顾:大模型推理的工程实践全景
人工智能·金融·sglang
锦瑟弦音4 小时前
微信小游戏分包(cocos自带分包)
笔记·游戏
木头左4 小时前
LSTM模型入参有效性验证基于量化交易策略回测的方法学实践
人工智能·rnn·lstm
找方案5 小时前
我的 all-in-rag 学习笔记:文本分块 ——RAG 系统的 “信息切菜术“
人工智能·笔记·all-in-rag
亚马逊云开发者5 小时前
让 AI 工作空间更智能:Amazon Quick Suite 集成博查搜索实践
人工智能
HXR_plume5 小时前
【Web信息处理与应用课程笔记1】网页排序(上)
笔记
腾讯WeTest5 小时前
「低成本、高质高效」WeTest AI翻译限时免费
人工智能