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JL

Jiaoda Li

AwardACL 2026理论与学习动力学推理可解释性
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方向广度6
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1 一作 · 1 篇 · ACL 2026

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2026 顶会论文

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一作ACL 2026OralBest Paper· Natural Language Processing

Characterizing the Expressivity of Local Attention in Transformers

Jiaoda Li · Ryan Cotterell

摘要

The transformer is the most popular neural architecture for language modeling. The cornerstone of the transformer is its global attention mechanism, which lets the model aggregate information from all preceding tokens before generating the next token. One common variant of attention is called loc...

理论与学习动力学推理可解释性OpenReview 项目页

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