論文の概要: Outliers Dimensions that Disrupt Transformers Are Driven by Frequency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11380v1
• Date: Mon, 23 May 2022 15:19:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 15:18:00.083485
• Title: Outliers Dimensions that Disrupt Transformers Are Driven by Frequency
• Title（参考訳）: ディスラプト変圧器が周波数で駆動する外周寸法
• Authors: Giovanni Puccetti, Anna Rogers, Aleksandr Drozd and Felice Dell'Orletta
• Abstract要約: トークン周波数が異常現象に寄与することを示す。 また, モデル性能に対する外れ値の影響は層によって異なり, また, 乱れの大きさと符号化されたトークン周波数との相関関係も明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.22656609637525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based language models are known to display anisotropic behavior: the token embeddings are not homogeneously spread in space, but rather accumulate along certain directions. A related recent finding is the outlier phenomenon: the parameters in the final element of Transformer layers that consistently have unusual magnitude in the same dimension across the model, and significantly degrade its performance if disabled. We replicate the evidence for the outlier phenomenon and we link it to the geometry of the embedding space. Our main finding is that in both BERT and RoBERTa the token frequency, known to contribute to anisotropicity, also contributes to the outlier phenomenon. In its turn, the outlier phenomenon contributes to the "vertical" self-attention pattern that enables the model to focus on the special tokens. We also find that, surprisingly, the outlier effect on the model performance varies by layer, and that variance is also related to the correlation between outlier magnitude and encoded token frequency.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの言語モデルは異方性を示すことが知られている:トークンの埋め込みは空間に均質に広がるのではなく、特定の方向に沿って蓄積される。 トランスフォーマー層の最終要素のパラメータは、モデル全体の同じ次元において常に異常な大きさを持ち、無効になれば性能が著しく低下する。 我々は、アウトリアー現象の証拠を再現し、それを埋め込み空間の幾何学と結びつける。 我々の主な発見は、BERTとRoBERTaの両方において、異方性に寄与することが知られているトークン周波数が、外れ値現象に寄与することである。 逆に、アウトリアー現象はモデルが特別なトークンに焦点を合わせることを可能にする「垂直」なセルフアテンションパターンに寄与する。 また, モデル性能に対する外れ値の影響は層によって異なり, また, 乱れの大きさと符号化されたトークン周波数との相関関係も明らかとなった。

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