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より効果的な長さ汎化が達成できることが示されています。逆フォーマットは、数字の計算順序と一致する形式でデータを提供するため、アルゴリズムの学習を容易にします。また、加法的相対位置符号化（Additive Relative Position Encoding）や回転位置符号化（Rotary Position Encoding）といった

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てっちゃん(Ted | Yasuhiro Kawamura)@tedyasu77

5月13日(月) 20:38

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位置エンコーディングとデータフォーマットの選択が極めて重要であり、これらの要因を最適化することで、より長いシーケンスへの外挿が可能となります。しかし、この能力は依然として脆弱であり、さらなる研究が必要です。らしいです。逆によくわからなくなったｗ

てっちゃん(Ted | Yasuhiro Kawamura)@tedyasu77

5月13日(月) 20:40

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位置情報を学習できることが示されています。例えば、NoPE（No Position Encoding）を使用した場合でも、特定のアルゴリズムタスクにおいて優れた性能を示すことがあります。このように、トランスフォーマーの長さ汎化能力を向上させるためには、

てっちゃん(Ted | Yasuhiro Kawamura)@tedyasu77

5月13日(月) 20:39

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