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Transformer的熵界:为何静态秩失效而注意力原生秩恢复

arXiv cs.LG ↗ · 2026-07-28 缓存

本文介绍了熵界(Entropic Bound),这是一种针对Transformer的任务内在容量的谱度量,证明了令牌混合算子的内在秩为所需模型容量提供了一个紧的下界。本文表明,虽然从线性注意力到真实注意力的简单迁移会失败,但注意力原生的内在秩能恢复完整的理论结构。

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