論文の概要: Transformers learn in-context by gradient descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07677v2
• Date: Wed, 31 May 2023 08:59:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 20:44:37.280515
• Title: Transformers learn in-context by gradient descent
• Title（参考訳）: 変圧器は勾配降下によって文脈内学習する
• Authors: Johannes von Oswald, Eyvind Niklasson, Ettore Randazzo, Jo\~ao Sacramento, Alexander Mordvintsev, Andrey Zhmoginov, Max Vladymyrov
• Abstract要約: 自己回帰目標におけるトランスフォーマーの訓練は、勾配に基づくメタラーニングの定式化と密接に関連している。 トレーニングされたトランスフォーマーがメザ最適化器となる方法,すなわち,前方通過における勾配降下によるモデル学習方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.24152335931036
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: At present, the mechanisms of in-context learning in Transformers are not well understood and remain mostly an intuition. In this paper, we suggest that training Transformers on auto-regressive objectives is closely related to gradient-based meta-learning formulations. We start by providing a simple weight construction that shows the equivalence of data transformations induced by 1) a single linear self-attention layer and by 2) gradient-descent (GD) on a regression loss. Motivated by that construction, we show empirically that when training self-attention-only Transformers on simple regression tasks either the models learned by GD and Transformers show great similarity or, remarkably, the weights found by optimization match the construction. Thus we show how trained Transformers become mesa-optimizers i.e. learn models by gradient descent in their forward pass. This allows us, at least in the domain of regression problems, to mechanistically understand the inner workings of in-context learning in optimized Transformers. Building on this insight, we furthermore identify how Transformers surpass the performance of plain gradient descent by learning an iterative curvature correction and learn linear models on deep data representations to solve non-linear regression tasks. Finally, we discuss intriguing parallels to a mechanism identified to be crucial for in-context learning termed induction-head (Olsson et al., 2022) and show how it could be understood as a specific case of in-context learning by gradient descent learning within Transformers. Code to reproduce the experiments can be found at https://github.com/google-research/self-organising-systems/tree/master/transformers_learn_icl_by_gd .
• Abstract（参考訳）: 現在,トランスフォーマーにおける文脈内学習のメカニズムはよく理解されておらず,直観がほとんどである。 本稿では,自己回帰目標に対するトランスフォーマーの訓練が,勾配に基づくメタラーニングの定式化と密接に関連していることを示す。 まず、データ変換の等価性を示す単純な重み構造を提供することから始める。 1) 単線自己保持層及びそれによる 2)退行損失に対する勾配日射量(gd)。 この構成により,GD と Transformer が学習したモデルのいずれかが,簡単な回帰作業において自己注意のみの変換器を訓練する場合,最適化によって得られた重みが構成に合致することを示す。 このように、トレーニングされたトランスフォーマーがメザ最適化器となる方法、すなわち、前方通過における勾配降下によるモデル学習方法を示す。 これにより、少なくとも回帰問題の領域では、最適化トランスフォーマーにおけるコンテキスト内学習の内部動作を機械的に理解することができます。 この知見に基づいて,反復曲率補正を学習し,非線形回帰問題を解くために深部データ表現の線形モデルを学ぶことにより,変圧器が平滑勾配降下の性能を乗り越える方法について検討した。 最後に,インコンテクスト学習において重要な機構であるインコンテクスト学習(olsson et al., 2022)の並列性を考察し,トランスフォーマ内の勾配降下学習によるインコンテクスト学習の具体例として理解する方法について述べる。 実験を再現するコードはhttps://github.com/google-research/self-organising-systems/tree/master/transformers_learn_icl_by_gd にある。

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