Feedback Transformer：多步推理中的纠错利器 各位同学，大家好。今天我们要探讨一个非常有趣且实用的Transformer架构改进方案：Feedback Transformer。尤其是在多步推理任务中，它能显著提升模型的性能。 多步推理的挑战 在深入了解Feedback Transformer之前，我们先来明确一下多步推理的难点。许多现实世界的任务，例如数学问题求解、代码生成、复杂逻辑推理等，都需要模型进行多次连续的推理步骤才能得出最终答案。 传统的Transformer模型在处理这类问题时，容易出现以下问题： 误差累积： 在推理的早期步骤中出现的微小错误，会在后续步骤中被放大，最终导致错误的结论。 缺乏纠错机制： 模型在进行推理时，无法有效利用之前步骤的信息进行纠错，一旦出错就难以修正。 梯度消失/爆炸： 随着推理步骤的增加，梯度在反向传播时可能会消失或爆炸，导致模型难以训练。 Feedback Transformer 的核心思想 Feedback Transformer的核心思想是在Transformer模型中引入反馈回路（Feedback Loops），允许模型在 …
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