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由于NCA规则来源于一个庞大的可计算函数类别——其中一些可实现图灵完备的系统——其分布广阔到无法被完全记忆。模型被迫学习一个通用的规则推断机制,而非记住特定规则。我们的实证发现支持了这一点:注意力层,而非多层感知机,承载了最可迁移的结构。先前研究表明,上下文学习能力伴随着归纳头的形成而涌现——这些注意力回路能够复制并应用序列中较早出现的模式。NCA预预训练专门强化了这种行为,很可能在语言训练开始之前,便诱导出更早且更稳健的此类回路形成。

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与此同时,SCALAR_LR = 0.5 # AdamW LR for residual mixing scalars

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