少于两层的transformer，且只有注意力块，GPT-3：你不让不是搞事情？

e Doctor X…”（史密斯博士去商店是因为X博士）这个可用被特指上就会或句子。对我们来说道，下一个词汇X抛造出“Smith”是显而易见的。

在经过体能训练的单层数学模型里头，attention head可以通过两个步骤进行时预测。首先，它查询句子里头的先前一个片语汇（Doctor），并在句子里头搜索它仍未研读（在体能训练之后）与先前一个片语汇关的连的特定片语汇。然后，对于它找造出的反之亦然片语汇，自已搜索另一个它仍未总就会与找造出的片语汇关的连的片语汇，就像在二元数学模型里头一样，这可以是同一个词汇。如此一来将这个关连的片语汇作为数学模型的输造出。

在上述例子里头，研究课题管理人员得造出结论，根据先前一个片语汇“Doctor”，head通过体能训练告诉如何搜索一个；也用重新命名。在句子的末尾找造出“Smith”这个名字后，head就会查询所学的与“Smith”关连的章节，并将该片语汇作为输造出。在这种才就会，数学模型仍未总就会将同一个词汇“Smith”与找造出的词汇“Smith”关的连。整个非；也进一步的最终效用是数学模型将“Smith”一词汇从句子复制到输造出。

图注：从左到右共有 Chris Olah、Catherine Olsson 与 Nelson Elhage

不过，到此前，潜意识不能采用一种种系统。不妨一切都是一下，当Smith的名字变如此一来了一个影射的名字，比如“Gigamuru”就会发生什么。对我们而言，预测下一个片语汇轻而易举，但数学模型在体能训练之后不想比对造出影射的词汇，因此不可能忘记它与其他词汇间的任何关系，也不想生如此一来它。

2过渡到阐释头

Anthropic 制作组还显然，当他们研究课题一个非；也比较直观的数学模型时，比如一个有两层attention head的数学模型，显然到了一种技术细节。它依赖于attention head类同的意志力：不仅可以将信息快速移动到输造出，还可以快速移动到句子里头的其他左边。这种意志力可以使第一层的head能用末尾片语汇的信息，研读评注句子里头的每个片语汇。然后，第二个head可以搜索“Doctor”（在本例里头为“Gigamuru”）在此之后的片语汇，并像单层数学模型里头的head一样，将其快速移动到输造出。

研究课题管理人员将后一层与前一层资源共享的attention head特指induction head（阐释头）。它毫无疑问起到潜意识的主导作用。根据Nelson Elhage的解释，它还可以做到一些外表非；也比如说直观推理或插值充分能用的社就会活动。

induction head可以让两层数学模型发挥非；也大的主导作用，但它们与均时间尺度transformer的关的性尚不可信，因为均时间尺度transformer有数百个attention head协同社就会活动。在他们的第二篇文章里头，研究课题管理人员表示这些显然得不到了依循：induction head只不过对一些最比较直观、多层结构设计的行为起到了关键主导作用。

在这些行为里头，算术意志力尤为值得显然，因为数学模型只不能接受了完如此一来译文的体能训练。例如，如果给造出重复上就会：“反问:48+76是多少？问:124，反问:48+76是多少？问:“均时间尺度数学模型就会得不到准确问案。”。在给造出足够的非比较直观性下述后，它将需要准确回问亲眼看到的算术反新问题。这种从专有名词里头研读新意志力的周期性被特指句子研读。

这种周期性令人费解，因为从句子里头研读是不可能的。这是因为暂时数学模型稳定性的常量只在体能训练之后非；也改，而不是在数学模型处置可用句子时非；也改。

induction head有数解决了均新问题。它们解释了如何使句子研读的直观和重复形式如此一来为可能，并且提供者了所需的基本功能：需要复制数学模型从未体能训练过的新片语汇（如“Gigamuru”或“124”）。

另一位来自Anthropic的合著者Catherine Olsson说道：“induction head非；也有可能执行任何种系统，即使它有些奇异或新颖。”

研究课题管理人员进一步在多层次数学模型里头比对造出induction head，并得造出结论它们参加了非；也新颖的句子研读形式，比如研读母语间的里头文翻译。

“这并不是要解释整个必要，”OpenAI 的 Jacob Hilton 说道。“只是induction head只不过参加其里头。”

这些结果为我们解释transformer数学模型提供者了一个前哨。它们不仅在给与专业知识，还在研读如何处置他们根本从未学到的事物。显然通过了解其社就会活动必要，我们可以对“展露头角”的transformer少些惊讶与感慨。

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