神经网络Transformer架构中的元学习能力 元学习在Transformer架构中的体现，是通过模型预训练过程实现的。预训练后的Transformer能够快速适应新任务，这是因为模型在大量数据和任务上学习到了通用的表示和模式识别能力。这种能力使Transformer具备了一定的"学会学习"特性。 具体实现机制依赖于Transformer的多层自注意力结构。在预训练阶段，模型通过掩码语言建模或自回归生成等任务，学习到了语言的基本结构和语义关系。每一层自注意力机制都在不同抽象层次上捕获特征：底层关注局部语法模式，中层捕捉短语级语义，高层理解篇章级逻辑。 当面对新任务时，只需要少量样本进行微调，模型就能快速调整参数。这是因为预训练获得的通用知识可以作为强先验，降低对新任务数据量的需求。模型内部的多头注意力机制允许不同"专家头"专注于特定类型的模式识别，这些模式识别能力在不同任务间具有可转移性。 更深入的元学习能力体现在模型对任务分布的隐式编码。Transformer通过在预训练阶段接触数百种不同类型的语言任务（如问答、摘要、翻译等），学习到了任务空间的底层结构。当遇到新任务时，模型能够根据少量示例推断出任务类型，并激活相关的处理路径。 这种元学习特性使得Transformer架构在少样本学习场景下表现优异，也为持续学习提供了基础。模型不仅学习具体的语言知识，更重要的是学习到了如何有效处理各种语言任务的方法论，这是元学习的核心价值所在。