小Transformer多步算术推理研究
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小Transformer多步算术推理研究
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AI 综述
一项研究用约10.6M非嵌入参数（总计49.3M）的Tiny Transformer在合成数据上训练加减乘除的逐步草稿本推理。作者Sourabh Kasliwal称，连续序列打包可修复梯度饥饿导致的准确率从40%跌至1%的问题，修复比例达83%；语言预训练是必要前提，缺失时准确率不超过2.0%。
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最新进展10月8日 12:00
面向 Tiny Transformer 算术推理的算法草稿本与课程分级报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv cs.LG面向 Tiny Transformer 算术推理的算法草稿本与课程分级
一项研究用约 10.6M 非嵌入参数（总计 49.3M）的 Tiny Transformer 在合成数据上训练加减乘除的逐步草稿本，发现连续序列打包可修复 83% 梯度饥饿导致的准确率从 40% 跌至 1% 的问题，语言预训练为必要前提（缺失时 ≤2.0%）。
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