論文の概要: Transformers Generalize Linearly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12036v1
• Date: Fri, 24 Sep 2021 15:48:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-27 18:39:58.958385
• Title: Transformers Generalize Linearly
• Title（参考訳）: トランスフォーマーは線形に一般化する
• Authors: Jackson Petty and Robert Frank
• Abstract要約: 変換器のシーケンス・ツー・シーケンスモデルにおける構造一般化のパターンについて検討する。 変換器が多種多様な文法マッピングタスクを階層的に一般化するのに失敗するだけでなく、線形一般化の方が同等のネットワークよりも強い傾向を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7709450506466664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Natural language exhibits patterns of hierarchically governed dependencies, in which relations between words are sensitive to syntactic structure rather than linear ordering. While re-current network models often fail to generalize in a hierarchically sensitive way (McCoy et al.,2020) when trained on ambiguous data, the improvement in performance of newer Trans-former language models (Vaswani et al., 2017)on a range of syntactic benchmarks trained on large data sets (Goldberg, 2019; Warstadtet al., 2019) opens the question of whether these models might exhibit hierarchical generalization in the face of impoverished data.In this paper we examine patterns of structural generalization for Transformer sequence-to-sequence models and find that not only do Transformers fail to generalize hierarchically across a wide variety of grammatical mapping tasks, but they exhibit an even stronger preference for linear generalization than comparable recurrent networks
• Abstract（参考訳）: 自然言語は階層的に支配される依存関係のパターンを示し、単語間の関係は線形順序付けよりも構文構造に敏感である。 While re-current network models often fail to generalize in a hierarchically sensitive way (McCoy et al.,2020) when trained on ambiguous data, the improvement in performance of newer Trans-former language models (Vaswani et al., 2017)on a range of syntactic benchmarks trained on large data sets (Goldberg, 2019; Warstadtet al., 2019) opens the question of whether these models might exhibit hierarchical generalization in the face of impoverished data.In this paper we examine patterns of structural generalization for Transformer sequence-to-sequence models and find that not only do Transformers fail to generalize hierarchically across a wide variety of grammatical mapping tasks, but they exhibit an even stronger preference for linear generalization than comparable recurrent networks

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