至少两层的transformer，且只有注意力块，GPT-3：你怕不是搞事情？

X…”（琼斯博士去商店是因为X博士）这个重定向被专指若有或自然语言。对我们来真是，下一个词语X指向“Smith”是显而易见的。

在经过操练的单层仿真当中，attention head可以通过两个两步开展预见。首先行，它查阅自然语言当中的之前一个词语根（Doctor），并在自然语言当中追踪它现在努力学习（在操练之前）与之前一个词语根之外连的特定词语根。然后，对于它发现的给定词语根，从当中查找另一个它现在协但会与发现的词语根之外连的词语根，就像在二元仿真当中一样，这可以是同一个词语。再将这个关连的词语根作为仿真的驱动。

在上述例子当中，研究临时工管理人员表明，根据之前一个词语根“Doctor”，head通过操练明白如何追踪一个经常见名称。在短语的之前面发现“Smith”这个名字后，head但会查阅所学的与“Smith”关连的内容，并将该词语根作为驱动。在这种才但会，仿真现在协但会将同一个词语“Smith”与发现的词语“Smith”之外连。整个步骤的再次效用是仿真将“Smith”一词语从自然语言复制到驱动。

图注：从左到右分别为 Chris Olah、Catherine Olsson 与 Nelson Elhage

不过，到迄今，遗忘只能有别于一种方式则在。不妨一心一下，当Smith的名字转化成了一个虚构的名字，比如“Gigamuru”但会遭遇什么。对我们而言，预见下一个词语根出人意料，但仿真在操练之前不但会识别出新虚构的词语，因此不可能会记起它与其他词语之近的任何近的关系，也不但会聚合它。

2带入说明了脚

Anthropic 临时工团队还辨认出，当他们研究临时工一个愈来愈复杂的仿真时，比如一个有两层attention head的仿真，出新现了一种解决方案。它依赖于attention head独有的灵活性：不仅可以将的资讯漂移到驱动，还可以漂移到自然语言当中的其他位置。这种灵活性可以使第一层的head利用之前面词语根的的资讯，努力学习编者自然语言当中的每个词语根。然后，第二个head可以追踪“Doctor”（在意味著当中为“Gigamuru”）之之前的词语根，并像单层仿真当中的head一样，将其漂移到驱动。

研究临时工管理人员将后一层与之前一层协作的attention head专指induction head（说明了脚）。它不仅仅体现起到遗忘的起到。根据Nelson Elhage的解释，它还可以做到一些像是愈来愈像是直觉侦探或算法实现的临时工。

induction head可以让两层仿真体现愈来愈大的起到，但它们与正因如此大尺度transformer的之外性尚能不可信，因为正因如此大尺度transformer有数百个attention head协同临时工。在他们的第二篇研究成果当中，研究临时工管理人员表示这些辨认出获取了保持一致：induction head也许对一些最复杂、多层骨架的使用暴力体现起到了关键起到。

在这些使用暴力当中，算术灵活性尤为突出新，因为仿真只做到了已完成译文的操练。例如，如果所述新重复使用若有：“问:48+76是多少？却说:124，问:48+76是多少？却说:“正因如此大尺度仿真但会获取正确却说案。”。在所述新充足的非重复使用性示例后，它将需要正确反问貌似的算术关键问题。这种从语境当中努力学习新灵活性的震荡被专指自然语言努力学习。

这种震荡令人费解，因为从自然语言当中努力学习是不可能会的。这是因为重新考虑仿真稳定性的参数只在操练之前调整，而不是在仿真管控重定向自然语言时调整。

induction head至少解决了部份难题。它们解释了如何使自然语言努力学习的直观和重复使用大体上成为可能会，并且共享了所需的功能性：需要复制仿真不能操练过的新词语根（如“Gigamuru”或“124”）。

另一位来自Anthropic的合写者Catherine Olsson真是：“induction head愈来愈有可能会可执行任何方式则在，即使它有些奇异或独树一格。”

研究临时工管理人员再进一步在既有仿真当中识别出新induction head，并表明它们作准备了愈来愈独树一格的自然语言努力学习大体上，比如努力学习第二语言近的翻译者。

“这并不是要解释整个的系统，”OpenAI 的 Jacob Hilton 真是。“只是induction head也许作准备其当中。”

这些结果为我们阐释transformer仿真共享了一个前哨。它们不仅在获取科学知识，还在努力学习如何管控他们真正不能所学的感官。也许通过认识其临时工的系统，我们可以对“一鸣惊人”的transformer少些困惑与感叹。

出处元数据：

雷峰网

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