論文の概要: Addressing Token Uniformity in Transformers via Singular Value Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11790v1
• Date: Wed, 24 Aug 2022 22:44:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-26 13:16:58.730198
• Title: Addressing Token Uniformity in Transformers via Singular Value Transformation
• Title（参考訳）: 特異値変換による変圧器のトークン均一性への対処
• Authors: Hanqi Yan, Lin Gui, Wenjie Li, Yulan He
• Abstract要約: トークンの均一性は、変圧器ベースのモデルでよく見られる。 より歪んだ特異値分布はトークンの均一性の問題を軽減することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.00101625179509
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Token uniformity is commonly observed in transformer-based models, in which different tokens share a large proportion of similar information after going through stacked multiple self-attention layers in a transformer. In this paper, we propose to use the distribution of singular values of outputs of each transformer layer to characterise the phenomenon of token uniformity and empirically illustrate that a less skewed singular value distribution can alleviate the `token uniformity' problem. Base on our observations, we define several desirable properties of singular value distributions and propose a novel transformation function for updating the singular values. We show that apart from alleviating token uniformity, the transformation function should preserve the local neighbourhood structure in the original embedding space. Our proposed singular value transformation function is applied to a range of transformer-based language models such as BERT, ALBERT, RoBERTa and DistilBERT, and improved performance is observed in semantic textual similarity evaluation and a range of GLUE tasks. Our source code is available at https://github.com/hanqi-qi/tokenUni.git.
• Abstract（参考訳）: トークンの均一性は、トランスフォーマーの複数のセルフアテンション層を積み重ねた後、異なるトークンが多くの類似情報を共有するトランスフォーマーモデルで一般的に見られる。 本稿では,各変圧器層の出力の特異値分布を用いてトークン一様現象を特徴付けることを提案し,より歪んだ特異値分布が「分岐一様性」問題を緩和できることを実証的に示す。 観測に基づいて特異値分布の望ましいいくつかの特性を定義し,特異値を更新するための新しい変換関数を提案する。 トークン一様性を緩和することとは別に、変換関数は元の埋め込み空間内の局所近傍構造を保存すべきである。 提案する特異値変換関数はBERT, ALBERT, RoBERTa, DistilBERTなどのトランスフォーマベース言語モデルに適用され, セマンティックテキスト類似性評価やGLUEタスクの範囲で性能改善が観察される。 ソースコードはhttps://github.com/hanqi-qi/tokenuni.gitで入手できます。

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