論文の概要: Transient Chaos in BERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03181v1
• Date: Sun, 6 Jun 2021 17:02:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-13 11:00:49.338991
• Title: Transient Chaos in BERT
• Title（参考訳）: BERTにおける過渡カオス
• Authors: Katsuma Inoue, Soh Ohara, Yasuo Kuniyoshi, and Kohei Nakajima
• Abstract要約: 変換器による双方向表現(BERT)は、最近、いくつかのNLPベンチマークで最先端のスコアを確立することで人気を集めている。 Lite BERT (ALBERT) は、文字通りBERTの軽量バージョンとして特徴付けられ、BERTパラメータの数が減少する。 本研究では,ALBERTの組込み特性について検討し,NLPタスクの動的利用による効果的解法を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3886615435250302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language is an outcome of our complex and dynamic human-interactions and the technique of natural language processing (NLP) is hence built on human linguistic activities. Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) has recently gained its popularity by establishing the state-of-the-art scores in several NLP benchmarks. A Lite BERT (ALBERT) is literally characterized as a lightweight version of BERT, in which the number of BERT parameters is reduced by repeatedly applying the same neural network called Transformer's encoder layer. By pre-training the parameters with a massive amount of natural language data, ALBERT can convert input sentences into versatile high-dimensional vectors potentially capable of solving multiple NLP tasks. In that sense, ALBERT can be regarded as a well-designed high-dimensional dynamical system whose operator is the Transformer's encoder, and essential structures of human language are thus expected to be encapsulated in its dynamics. In this study, we investigated the embedded properties of ALBERT to reveal how NLP tasks are effectively solved by exploiting its dynamics. We thereby aimed to explore the nature of human language from the dynamical expressions of the NLP model. Our short-term analysis clarified that the pre-trained model stably yields trajectories with higher dimensionality, which would enhance the expressive capacity required for NLP tasks. Also, our long-term analysis revealed that ALBERT intrinsically shows transient chaos, a typical nonlinear phenomenon showing chaotic dynamics only in its transient, and the pre-trained ALBERT model tends to produce the chaotic trajectory for a significantly longer time period compared to a randomly-initialized one. Our results imply that local chaoticity would contribute to improving NLP performance, uncovering a novel aspect in the role of chaotic dynamics in human language behaviors.
• Abstract（参考訳）: 言語は複雑で動的な人間の相互作用の結果であり、自然言語処理(NLP)の技術は人間の言語活動に基づいて構築される。 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)は、最近、いくつかのNLPベンチマークで最先端のスコアを確立することで人気を博している。 Lite BERT(ALBERT)は、文字通りBERTの軽量版として特徴付けられ、Transformerのエンコーダ層と呼ばれる同じニューラルネットワークを繰り返し適用することでBERTパラメータの数を削減できる。 パラメータを大量の自然言語データで事前学習することにより、ALBERTは入力文を多目的な高次元ベクトルに変換し、複数のNLPタスクを解くことができる。 その意味では、アルバートはトランスフォーマーのエンコーダであるようなよく設計された高次元力学系と見なすことができ、したがって人間の言語の本質的な構造はその力学にカプセル化されることが期待される。 本研究では,ALBERTの組込み特性について検討し,NLPタスクの動的利用による効果的解法を明らかにする。 そこで我々は,NLPモデルの動的表現から人間の言語の性質を探究することを目的とした。 我々の短期分析により, 事前学習モデルでは, NLPタスクに必要な表現能力を高めるために, 高次元の軌道が安定的に得られることが明らかとなった。 また, 経時的カオスを内在的に示し, 経時的カオスのみを呈する典型的な非線形現象であり, 事前学習したALBERTモデルでは, ランダムに初期化したモデルに比べて, カオス軌道がかなり長い傾向が見られた。 その結果,局所的カオス性はnlp性能の向上に寄与し,人間の言語行動におけるカオスダイナミクスの役割における新たな側面を明らかにすることができた。

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