研究者は単一層のMLP（ニューラルネットワーク）の重みを手動で設定し、2トークン入力シーケンスのラベルを暗記するよう設計した。モデルが90%の精度で事実を暗記する能力はパラメータ数に比例して拡張され、同じアーキテクチャを持つ学習済みモデルの拡張動作と一致した。
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