本文从奥卡姆剃刀原理出发，通过将上下文学习的下一个token预测损失与预先编码等价，揭示了上下文学习隐式最小化模型复杂度和训练误差的机制，并指出了当前方法的不足及改进方向。
推荐文章
|
|
QIML的小红书：一些有趣的内容
·
量化投资与机器学习
·
2 天前
|
|
|
事关燃气安全，请对照自查！
·
成都发布
·
1 年前
|
|
|
DDL战士集合！学工君送福利啦！
·
中大学工
·
1 年前
|
|
|
ADC概论：ADC有效载荷及研究进展详述
·
小药说药
·
3 年前
|
