Universal Transformer：权重共享在层级间的应用与归纳偏置分析 大家好，今天我们要深入探讨Universal Transformer，特别是其核心机制之一：权重共享在层级间的应用，以及这种设计带来的归纳偏置。Universal Transformer 作为Transformer模型的演进，旨在解决传统Transformer在处理序列长度上的局限性。通过引入递归机制和权重共享，它能够模拟图灵机的计算过程，理论上可以处理任意长度的序列。 1. Universal Transformer 架构概览 首先，我们回顾一下Universal Transformer的基本架构。与标准的Transformer不同，Universal Transformer不是简单地堆叠固定数量的Transformer层，而是重复应用相同的Transformer层多次，并引入了时间步（time step）的概念。每个时间步，模型都会根据当前状态和输入，更新其内部状态，类似于一个循环神经网络（RNN）。 关键组成部分包括： Transformer 层（Transformer Layer）： 这是一个标准 …
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