Анализ трансформеров и рекурсивных алгоритмов

Исследование показывает ограничения трансформеров в обобщении рекурсивных алгоритмов.

- Трансформеры демонстрируют слабые результаты в обобщении рекурсивных алгоритмов.

- Модели не способны эффективно работать с различными длинами последовательностей.

- Каждая длина требует отдельного обучения, что снижает универсальность.

- RNN и SSM показывают лучшие результаты в данной области.

- Важность правильного induction bias для последовательных моделей.

Подробности в исследовании: https://t.me/gonzo_ML/4860