本文介绍了 in-context learning (ICL) 的概念和算法及其在 multitask learning 领域的应用，提出了使用 transformer model 的方式，详细探讨了 ICL 在 i.i.d. 和动态数据下的泛化界限及其稳定性，以及任务复杂度和 MTL 任务数量对转移学习风险的影响。最后，提出了数值评估，并验证了理论预测。

Jan, 2023

通过理论分析，我们首次探讨了具有非线性自注意力和非线性 MLP 的 Transformer 模型的训练动态和 ICL 泛化能力，重点关注一组二分类任务，研究了各种因素对 ICL 泛化性能的影响，探讨了不同组件对 ICL 性能的贡献，并首次理论分析了模型修剪对 ICL 性能的影响，证明合适的基于大小的修剪可以在降低推理成本的同时对 ICL 产生最小影响，并通过数值实验验证了这些理论结果。

Feb, 2024

Transformer 模型表现出上下文学习：基于输入序列中的示例，准确预测对新查询的响应。研究讨论了训练数据分布和架构方面哪些因素支持上下文学习和传统的查询 - 输出关系学习。研究还提出了在简化数据集上训练的最小关注网络模型，阐明了上下文学习受到诱导头突然出现的驱动。该研究建议，基于注意力的网络的明显转折是由于实现上下文学习所必需的特定多层操作链引起的。

Dec, 2023

本文提供了建立在 transformer 结构上的神经序列模型的全面统计理论，阐述其在上下文数据分布中能够实现一类广泛的标准机器学习算法，基于上下文梯度下降机制的实现，以及不同算法之间的自适应选择。

Jun, 2023

研究注意力机制的神经网络 transformer 采用渐变流进行单个线性自注意层的训练，实现在新的预测任务中使用标记示例的测试提示时具有预测误差与测试提示分布上最佳线性预测器相竞争的能力，且在多种分布转换下具有鲁棒性。

Jun, 2023

大型语言模型在转换器架构的基础上展现了卓越的上下文学习能力，本研究旨在深入了解更复杂的情境中的上下文学习，并通过研究表示学习来探索其机制和性能。

Oct, 2023

本文研究了 Transformer 在线性回归任务上的训练，考虑了条件期望和条件方差的双目标预测任务，提供了不确定性量化目标，并揭示了训练 Transformer 接近贝叶斯最优的理论性质，以及在处理任务转移时表现不同于贝叶斯推断的能力。

May, 2024

在这项研究中，我们发现多层感知器（MLPs）和密切相关的 MLP-Mixer 模型可以像 Transformer 模型一样有效地进行上下文学习，并且在一些涉及关系推理的任务中，MLPs 表现更优，这一结果挑战了以往对简单连通模型的一些假设。

May, 2024

本文对 In-Context Learning (ICL) 的学习器类型、性能度量、误差率以及 Transformer 架构和 ICL 的关系进行了全面深入的研究，初步证明 ICL 隐含地实现了贝叶斯模型平均算法并受注意机制参数化，同时建立 ICL 遗憾、近似和泛化误差的界限，从而加深了我们对现代语言模型的关键方面的认识。

May, 2023

Transformers 在无需显式先前训练的情况下，基于输入示例学习和执行任务的能力，也称为上下文学习（ICL），是其成功的基础。本研究提供了关于所需样本复杂性、预训练任务多样性和上下文长度对成功 ICL 的明确答案，采用线性关注在 ICL 线性回归任务的可解模型中推导出了学习曲线的锐利渐近线。通过实验证明了随着先前训练示例数量增加，学习曲线具有双峰，且模型的行为在低和高任务多样性之间出现相变：在低多样性情况下，模型趋向于记忆训练任务，而在高多样性情况下，它实现了真正的上下文学习并在预训练任务范围之外进行泛化。这些理论洞见通过线性关注和完全非线性 Transformer 架构的实验进行了经验证实。

May, 2024