이론적 프레임워크는 컨텍스트 내 학습 하에서 트랜스포머 기반 신경 양자 상태에 대한 엄밀한 일반화 오류 경계를 확립하며, 예측 오류가 컨텍스트 예제 및 네트워크 깊이와 역비례로 감소함을 증명합니다.

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