理論的フレームワークは、文脈内学習下でのトランスフォーマーベースのニューラル量子状態に対する厳密な汎化誤差境界を確立し、予測誤差が文脈例とネットワーク深度に反比例して減少することを証明します。
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@informaq-ja.bsky.social理論的フレームワークは、文脈内学習下でのトランスフォーマーベースのニューラル量子状態に対する厳密な汎化誤差境界を確立し、予測誤差が文脈例とネットワーク深度に反比例して減少することを証明します。