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原標題：多 Transformer 集合可挑戰 GPT-4，推理能力是單一Transformer 的 18 倍
關鍵字：模型,序列,圖靈機,問題,能力
文章來源：AI科技評論
內容字數：8102字

內容摘要：

ICLR 匿名研究：單一 Transformer 不具備圖靈完備性，但多 Transformer 可以。作者丨郭思、賴文昕
編輯丨陳彩嫻
Transformer 自 2017 年出世以來就在 AI 領域高舉高打，ChatGPT 引發全球大型語言模型熱潮后更是在 NLP 領域被賦予了神話般的地位。
但近日，一篇正在審核中的 ICLR 2023 投稿論文（如下）經研究后提出一個觀點：單一 Transformer 并不具備圖靈完備性，其計算能力存在理論上的局限性，在圈內引起關注。
由于該論文正在審核中，作者信息沒有被公開。
論文鏈接：https://openreview.net/pdf?id=MGWsPGogLH
與此同時，該論文新提出了一種名為“Find+Replace Transformer”的多 Transformer 架構，并證明了通過集成多個Transformer，能夠解決單一 Transformer 無法勝任的任務。
這項研究直接對標并超越了當前最先進的GPT-4模型，在一系列極具挑戰性的基準測試中展現了顯著的優勢和潛力。1被神化的 Transformer
局限在哪里？圖靈完備性

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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。