COURSE LESSONS
逐课阅读与实现
LESSON 01第 1 课讲义：任务表示——模型究竟在学习一行，还是学习一个任务？LESSON 02第 2 课讲义：Attention——模型怎样读取 token 之间的关系？LESSON 03第 3 课讲义：Inducing Points 与 Column Encoder——怎样让列上下文可计算？LESSON 04第 4 课讲义：Row Token——怎样把一行 feature states 变成可比较的对象？LESSON 05第 5 课讲义：Row-Level In-Context Learning——query 怎样读取 context？LESSON 06第 6 课讲义：Prediction Heads——为什么分类和回归不能共用同一个输出语义？LESSON 07第 7 课讲义：Synthetic Prior 与预训练——模型怎样在许多任务上学会预测算法？LESSON 08第 8 课讲义：评测与架构改造——怎样知道模型真的学到了跨任务预测？