論文の概要: Signal Propagation in Transformers: Theoretical Perspectives and the Role of Rank Collapse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03126v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 09:07:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-09 00:24:19.159770
• Title: Signal Propagation in Transformers: Theoretical Perspectives and the Role of Rank Collapse
• Title（参考訳）: 変圧器における信号伝搬:理論的展望とランク崩壊の役割
• Authors: Lorenzo Noci, Sotiris Anagnostidis, Luca Biggio, Antonio Orvieto, Sidak Pal Singh, Aurelien Lucchi
• Abstract要約: 我々はトランスフォーマーにおけるランク崩壊の原因と影響に新たな光を当てた。 トークン表現のランク崩壊は,クエリやキーの勾配がなくなることによって,トレーニングを妨げていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.486545294602697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers have achieved remarkable success in several domains, ranging from natural language processing to computer vision. Nevertheless, it has been recently shown that stacking self-attention layers - the distinctive architectural component of Transformers - can result in rank collapse of the tokens' representations at initialization. The question of if and how rank collapse affects training is still largely unanswered, and its investigation is necessary for a more comprehensive understanding of this architecture. In this work, we shed new light on the causes and the effects of this phenomenon. First, we show that rank collapse of the tokens' representations hinders training by causing the gradients of the queries and keys to vanish at initialization. Furthermore, we provide a thorough description of the origin of rank collapse and discuss how to prevent it via an appropriate depth-dependent scaling of the residual branches. Finally, our analysis unveils that specific architectural hyperparameters affect the gradients of queries and values differently, leading to disproportionate gradient norms. This suggests an explanation for the widespread use of adaptive methods for Transformers' optimization.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは自然言語処理からコンピュータビジョンまで、いくつかの領域で顕著な成功を収めてきた。 それにもかかわらず、Transformersのユニークなアーキテクチャコンポーネントである自己アテンションレイヤを積み重ねることで、初期化時にトークン表現のランクが崩れる可能性があることが最近示されている。 ランク崩壊がトレーニングにどのような影響を及ぼすのかという疑問はいまだほとんど答えられておらず、このアーキテクチャをより包括的に理解するにはその調査が必要である。 この研究で私たちは、この現象の原因と効果に新たな光を当てた。 まず,クエリとキーの勾配を初期化時に消失させることで,トークン表現のランク崩壊がトレーニングの妨げとなることを示す。 さらに、ランク崩壊の起源を詳細に説明し、残留枝の適切な深さ依存スケーリングを通じてそれを防ぐ方法について論じる。 最後に,解析結果から,特定のアーキテクチャハイパーパラメータがクエリや値の勾配に異なる影響を与えることが明らかとなり,不均等な勾配規範がもたらされる。 このことはトランスフォーマーの最適化に適応的手法が広く使われることを示唆している。

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