小于两层的transformer，且只有注意力块，GPT-3：你怕不是搞事情？

在经过体能训练的单层仿真从上去，attention head可以通过两个两步开展数据分析。首不须，它查看自然语法从上去的最后一个单字（Doctor），并在自然语法从上去搜索它现在研习（在体能训练前夕）与最后一个单字系统性联的特定单字。然后，对于它认借助于的任意单字，从从上去查找另一个它现在故常务理事与认借助于的单字系统性联的单字，就像在二元仿真从上去一样，这可以是同一个词汇。再继续将这个相似之处的单字作为仿真的编码器。

在上述例子从上去，研究者职员表明，根据最后一个单字“Doctor”，head通过体能训练并不知道如何搜索一个类似于中文名称。在句子的上去认借助于“Smith”这个拼法后，head就会查看所学的与“Smith”相似之处的以下内容，并将该单字作为编码器。在这种情况下，仿真现在故常务理事将同一个词汇“Smith”与认借助于的词汇“Smith”系统性联。整个流程的最终视觉效果是仿真将“Smith”一词汇从自然语法复制到编码器。

图注：下面并列 Chris Olah、Catherine Olsson 与 Nelson Elhage

不过，到目前为止，心灵只能运用于一种来进行。不妨想一下，当Smith的拼法替换成了一个原型的拼法，比如“Gigamuru”愈来愈就会发生什么。对我们而言，数据分析下一个单字再一，但仿真在体能训练前夕不就会辨别借助于原型的词汇，因此不意味著记住它与其他词汇密切间的关系的任何间的关系，也不就会填充它。

Anthropic 的团队还断定，当他们研究者一个愈来愈多样的仿真时，比如一个有两层attention head的仿真，注意到了一种补救方案。它依赖于attention head有别于的并能：不仅可以将信息漂移到编码器，还可以漂移到自然语法从上去的其他方位。这种并能可以使第一层的head利用上去单字的信息，研习注释自然语法从上去的每个单字。然后，第二个head可以搜索“Doctor”（在本例从上去为“Gigamuru”）之前的单字，并像单层仿真从上去的head一样，将其漂移到编码器。

研究者职员将后一层与前一层构建的attention head称作induction head（判别背）。它仅仅持久心灵的主导作用。根据Nelson Elhage的解释，它还可以做一些也许愈来愈也许抽象推理或算法做到的管理工作。

induction head可以让两层仿真发挥主导作用非故常大的主导作用，但它们与均维度transformer的系统性性尚不清楚，因为均维度transformer有数百个attention head协同管理工作。在他们的第二篇研究成果从上去，研究者职员对此这些断定获得了延续：induction head其实对一些最多样、多层结构的举动持久了关键主导作用。

在这些举动从上去，演算并能尤为突借助于，因为仿真只接受了完成注释的体能训练。例如，如果说明重复使用示意：“问道:48+76是多少？豁:124，问道:48+76是多少？豁:“均维度仿真就会获得恰当豁案。”。在说明适宜的非经故常性示例后，它将很难恰当却感叹想起的演算原因。这种从用词从上去研习上新并能的物理现象被称作自然语法研习。

这种物理现象难以捉摸，因为从自然语法从上去研习是不意味著的。这是因为不得不仿真性能指标的也就是说只在体能训练前夕调整，而不是在仿真管控转换自然语法时调整。

induction head至少补救了部分关键问题。它们解释了如何使自然语法研习的比较简单和重复使用表现形式成为意味著，并且备有了所需的功用：很难复制仿真没有人体能训练过的上新单字（如“Gigamuru”或“124”）。

另一位来自Anthropic的合著者Catherine Olsson感叹：“induction head愈来愈有意味著执行者任何来进行，即使它有些奇异或精致。”

研究者职员全面在既有仿真从上去辨别借助于induction head，并表明它们参加了愈来愈精致的自然语法研习表现形式，比如研习语法间的翻译。

“这并不是要解释整个有助于，”OpenAI 的 Jacob Hilton 感叹。“只是induction head其实参加其从上去。”

这些结果为我们明白transformer仿真备有了一个前哨。它们不仅在利用专业知识，还在研习如何管控他们根本没有人习得的事物。也许通过了解其管理工作有助于，我们可以对“大放异彩”的transformer少些惊讶与真是。

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