苏黎世联邦理工学院的研究人员发布论探讨和证明Transformer语言模型能够表示n-gram语言模型。n-gram语言模型是一种基于统计的语言模型，它根据前面的n-1个词来预测下一个词的概率。Transformer语言模型是一种基于深度学习的先进语言模型，广泛应用于自然语言处理任务中。例如，我们有一个4-gram语言模型，它根据前面的三个词来预测下一个词。例如，在句子“The quick brown fox jumps over"中，模型会根据"The quick brown"来预测下一个词是"fox"。论文中提出的方法能够证明，存在一个变换器LM，通过其注意力机制，可以精确地表示这个4-gram模型的预测行为。
主要功能和特点：
- 表示能力：论文证明了变换器LMs能够精确表示任何n-gram LM，这为理解变换器LMs如何表示字符串上的概率分布提供了一个具体的下限。
- 硬注意力和稀疏注意力：研究了使用硬注意力和稀疏注意力机制的变换器LMs，这两种机制都是变换器中用于关注输入序列中特定部分的方法。
- 多头注意力：论文还探讨了变换器中多头注意力的作用，以及如何通过不同数量的头和层来表示n-gram LM。
工作原理：
- 硬注意力：在硬注意力机制中，每个注意力头专注于输入序列中的一个特定位置，从而能够识别出该位置的词。
- 稀疏注意力：类似于硬注意力，但使用的是可微分的稀疏最大化（sparsemax）函数来计算注意力权重，这使得变换器能够通过不同的方式关注输入序列中的特定部分。
具体应用场景：
- 自然语言处理：变换器LMs可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译、文本摘要等。
- 概率分布模拟：由于变换器LMs能够表示n-gram LM，它们可以用于模拟和理解语言数据的概率分布。
- 理论分析：这项研究为理论分析提供了基础，有助于理解变换器LMs的表示能力和潜在的计算限制。
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