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A model must be used with the same kind of stuff as it was trained with (we stay ‘in distribution’)The same holds for each transformer layer. Each Transformer layer learns, during training, to expect the specific statistical properties of the previous layer’s output via gradient decent.And now for the weirdness: There was never the case where any Transformer layer would have seen the output from a future layer!

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网友评论

  • 好学不倦

    难得的好文,逻辑清晰,论证有力。

  • 好学不倦

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  • 资深用户

    干货满满,已收藏转发。

  • 好学不倦

    讲得很清楚,适合入门了解这个领域。

  • 行业观察者

    这篇文章分析得很透彻,期待更多这样的内容。