Transformer 模型可以执行贝叶斯推断开源 – Transformer模型实现高效贝叶斯推断

该项目展示了Transformer模型如何通过上下文学习（ICL）执行全贝叶斯推断，特别是在合成数据上的训练中，模型能隐式学习后验分布，其采样质量可与传统方法如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）和变分推断（VI）相媲美。这为深度学习在贝叶斯框架下的应用提供了创新方法。

Transformer 模型可以执行贝叶斯推断的特点:

1. 高效的贝叶斯推断：利用Transformer架构快速有效地近似后验分布。
2. 上下文学习能力：无需显式训练即可近似多种后验分布。
3. 兼容多种先验：适用于各种监督学习任务的先验分布。
4. 显著的速度优势：相比传统MCMC和VI方法，速度提升超过200倍。
5. 提供预训练模型：增强模型的可用性，方便用户直接使用。
6. 交互式演示：在Hugging Face平台上提供直观的交互式演示，方便用户体验结果。

Transformer 模型可以执行贝叶斯推断的功能:

1. 克隆GitHub仓库并设置环境，运行实验以复现研究结果。
2. 使用预训练模型进行贝叶斯预测，评估其在不同数据集上的表现。
3. 访问Hugging Face上的交互式演示，比较GP先验与真实结果的差异。
4. 探索新的代码库（PFNs Repository）以获取最新进展。

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