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NextLat以无显式循环MLP实现长度泛化

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AI 综述

Yacine点评称，NextLat论文将MLP网络末端描述为一种经过训练、但没有显式循环结构的RNN；其Latent Dynamics在A5文字问题中对12至36长度的序列均保持约1.0的准确率。作为对比，NextLat Transformer与GPT在超过12个训练token后准确率降至0。Yacine据此认为，NextLat无显式循环的结构在长度泛化上明显优于这两种模型。

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最新进展10月29日 01:53

NextLat 论文细节：MLP 末端呈现无显式循环结构的训练版 RNN

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月29日

01:53
AGI Hunt
NextLat 论文细节：MLP 末端呈现无显式循环结构的训练版 RNN
NextLat 论文指出，MLP 在网络末端实际形成了一个经过训练但没有显式循环结构的 RNN。Figure 10 显示，NextLat Latent Dynamics 在 A5 word problem 的 12 至 36 序列长度测试中保持约 1.0 准确率，而 NextLat Transformer 与 GPT 在超过 12 tokens 的训练长度后准确率跌至 0。

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