Tanishq Mathew Abraham, Ph.D.(@iScienceLuvr)：有了正确的嵌入，Transformers可以进行算术运算。通过为每个数字添加一个嵌入，该嵌入编码了数字相对于数字开头的位置，可以提高Transformer的算术能力。

Tanishq Mathew Abraham博士以其早期的学术成就而闻名，他分享了一项关于改进Transformer模型算术能力的有趣更新。他的帖子中的关键信息是引入了一种新颖的嵌入技术，用于编码每个数字相对于数字开头的位置。这一进步意义重大，因为它解决了人工智能中的一个常见挑战，即即使像Transformer这样复杂的模型也难以处理基本的算术运算。通过利用这种方法增强Transformer，它们现在可以准确处理长达60位数字的加减运算。这一发展不仅展示了克服人工智能在数学任务中的局限性的创造性方法，还暗示了机器学习算法进一步改进的潜力。对于那些对人工智能在处理数字数据方面的能力感兴趣的人来说，Abraham的工作是一篇引人入胜的阅读，提供了摘要和代码，承诺深入探讨这一突破的技术细节。- 使用嵌入将每个数字的位置编码到数字中，可以提高Transformer的算术能力。 - 通过使用正确的嵌入，可以实现算术能力的提升。 - 提供了摘要和代码的链接，以供进一步参考。