代数组合中置换表示的多任务预训练模型
原文标题：PermuFormer: Multi-Task Pretraining for Permutation Representation in Algebraic Combinatorics
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论文提出 PermuFormer，一个在 28 亿 token 多任务多编码语料上训练的自回归 Transformer，用于代数组合中置换相关任务的预训练。实验表明它是微调预训练未见基础任务与更复杂研究级任务的有效起点，常优于从零训练的同架构、基线 MLP 及同规模通用语言模型。作者还分析了其内部机制，如部分任务可直接从提示内部表示线性解码，另一些则需多轮生成。
- 问题
- 代数组合中置换相关任务的专用模型多从零训练，缺乏领域感知的可复用表示。
- 方法
- 提出PermuFormer，在28亿token多任务多编码语料上预训练自回归Transformer，再微调下游任务。
- 结果
- 常优于同架构从零训练、基线MLP及同规模通用语言模型；部分任务可从提示内部表示线性解码。
- 影响
- 为数学专用小模型提供预训练范式，减少从零训练成本，适合数学工具链集成。
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