arXiv:2505.13499v2 Announce Type: replace 
Abstract: We study Transformers through the perspective of optimal control theory, using tools from continuous-time formulations to derive actionable insights into training and architecture design. This framework improves the performance of existing Transformer models while providing desirable theoretical guarantees, including generalization and robustness. Our framework is designed to be plug-and-play, enabling seamless integration with established Transformer models and requiring only slight changes to the implementation. We conduct seven extensive experiments on tasks motivated by text generation, sentiment analysis, image classification, and point cloud classification. Experimental results show that the framework improves the test performance of the baselines, while being more parameter-efficient. On character-level text generation with nanoGPT, our framework achieves a 46% reduction in final test loss while using 42% fewer parameters. On GPT-2, our framework achieves a 9.3% reduction in final test loss, demonstrating scalability to larger models. To the best of our knowledge, this is the first work that applies optimal control theory to both the training and architecture of Transformers. It offers a new foundation for systematic, theory-driven improvements and moves beyond costly trial-and-error approaches.

تستكشف دراسة جديدة كيف يمكن لنظرية التحكم الأمثل تحسين هياكل المحولات، مما يؤدي إلى تحسين التعميم والموثوقية والكفاءة. لا تعزز هذه الطريقة المبتكرة أداء النماذج الحالية فحسب، بل تقدم أيضًا ضمانات نظرية مهمة للمطورين. تم تصميم الإطار ليتكامل بسهولة مع طرق التدريب الحالية، مما يجعله تقدمًا كبيرًا في مجال التعلم الآلي.

Un nuevo estudio explora cómo la teoría del control óptimo puede mejorar las arquitecturas de Transformers, lo que lleva a una mejor generalización, robustez y eficiencia. Este enfoque innovador no solo mejora el rendimiento de los modelos existentes, sino que también ofrece garantías teóricas que son cruciales para los desarrolladores. El marco está diseñado para integrarse fácilmente con los métodos de entrenamiento actuales, lo que representa un avance significativo en el campo del aprendizaje automático.

Une nouvelle étude examine comment la théorie du contrôle optimal peut améliorer les architectures de Transformers, entraînant une meilleure généralisation, robustesse et efficacité. Cette approche innovante non seulement améliore les performances des modèles existants, mais offre également des garanties théoriques essentielles pour les développeurs. Le cadre est conçu pour être facilement intégré aux méthodes d'entraînement actuelles, ce qui en fait une avancée significative dans le domaine de l'apprentissage automatique.

A new study explores how optimal control theory can enhance Transformer architectures, leading to improved generalization, robustness, and efficiency. This innovative approach not only boosts the performance of existing models but also offers theoretical guarantees that are crucial for developers. The framework is designed to be easily integrated with current training methods, making it a significant advancement in the field of machine learning.

Optimal Control for Transformer Architectures: Enhancing Generalization, Robustness and Efficiency

arXiv:2601.07942v1 Announce Type: cross 
Abstract: Our work focuses on deep learning (DL) portfolio optimization, tackling challenges in long-only, multi-asset strategies across market cycles. We propose training models with limited regime data using pre-training techniques and leveraging transformer architectures for state variable inclusion. Evaluating our approach against traditional methods shows promising results, demonstrating our models' resilience in volatile markets. These findings emphasize the evolving landscape of DL-driven portfolio optimization, stressing the need for adaptive strategies to navigate dynamic market conditions and improve predictive accuracy.

دراسة حديثة نُشرت على arXiv تقدم تقدمًا في تحسين المحافظ باستخدام التعلم العميق، حيث تتناول التحديات في استراتيجيات الأصول المتعددة طويلة الأجل عبر دورات السوق المختلفة. تقترح البحث استخدام تقنيات ما قبل التدريب وهياكل المحولات لتحسين تدريب النماذج باستخدام بيانات نظام محدودة، مما يظهر القدرة على الصمود في الأسواق المتقلبة.

Un estudio reciente publicado en arXiv presenta avances en la optimización de carteras mediante aprendizaje profundo, abordando desafíos en estrategias multi-activo a largo plazo a través de varios ciclos de mercado. La investigación propone el uso de técnicas de preentrenamiento y arquitecturas de transformadores para mejorar el entrenamiento de modelos con datos de régimen limitados, demostrando resiliencia en mercados volátiles.

Une étude récente publiée sur arXiv présente des avancées dans l'optimisation de portefeuille par apprentissage profond, abordant les défis des stratégies multi-actifs à long terme à travers divers cycles de marché. La recherche propose l'utilisation de techniques de pré-entraînement et d'architectures de transformateurs pour améliorer l'entraînement des modèles avec des données de régime limitées, démontrant une résilience sur des marchés volatils.

A recent study published on arXiv presents advancements in deep learning portfolio optimization, addressing challenges in long-only, multi-asset strategies across various market cycles. The research proposes the use of pre-training techniques and transformer architectures to enhance model training with limited regime data, demonstrating resilience in volatile markets.

Enhancing Portfolio Optimization with Deep Learning Insights

One More Thing in AI – Your Shortcut to AI Mastery

Optimal Control for Transformer Architectures: Enhancing Generalization, Robustness and Efficiency

Was this article worth reading? Share it

One More Thing in AI

Airparser

Humanize AI

LucidQuery AI

Hypertune

AskTuring

Ready to build your own newsroom?