ICL的表达力边界定理（ICL的容量限制）：如果上下文长度为 L，隐藏维度为 d，则ICL最多能表示秩为 min(L, d) 的函数。推论： •对于 L=100, d=1000 的Transformer •ICL最多能学习”100维的线性子空间” •远小于IWL的 d²=1,000,000 维参数空间这解释了： •为什么ICL适合”快速适应”（低秩近似足够） •为什么IWL适合”长期学习”

#ICL #transformer #容量限制 #线性子空间 #快速适应

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Attention is all you need，顺着历史脉络去看 Transformer 自注意力机制的发展，还经历了Bag-of-Words、Word2vec、RNN、Attention 等概念的演进。《图解大模型》把 LLM 的内部原理，包括预训练、微调、语言模型的应用和优化等，一步步做了图解分析，写得挺不错👍

Olivert

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一小时了解大模型，从函数到Transformer！一路大白话彻底理解AI原理。非常适合入门。有了总体框架之后再去学习具体的知识点。点击链接，一键跳转微信免费领取大模型全套资料：