DeepMind指出「Transformer无法超出预训练数据实现泛化」，但有人投来质疑
难道 Transformer 注定无法解决「训练数据」之外的新问题？原文来源：机器之心由无界 AI生成说起大语言模型所展示的令人印象深刻的能力，其中之一就是通过提供上下文中的样本，要求模型根据最终提供的输入生成一个响应，从而实现少样本学习的能力。这一点依靠的是底层机器学习技术「Transf
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LLM准确率飙升27%！谷歌DeepMind提出全新「后退一步」提示技术
原文来源：新智元由无界 AI生成前段时间，谷歌DeepMind提出了一种全新的「Step-Back Prompting」方法，直接让prompt技术变得脑洞大开。简单来说，就是让大语言模型自己把问题抽象化，得到一个更高维度的概念或者原理，再把抽象出来的知识当作工具，推理并得出问题的答案。论
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谷歌DeepMind力证：GPT-4终局是人类智慧总和！Transformer模型无法超越训练数据进行泛化
Transformer模型是否能够泛化出新的认知和能力？最近，谷歌的研究人员进行了有关实验，对于这一问题给出了自己的答案。原文来源：新智元由无界 AI生成Transformer模型是否能够超越预训练数据范围，泛化出新的认知和能力，一直是学界争议已久的问题。最近谷歌DeepMind的3位研究
