論文の概要: Mapping of attention mechanisms to a generalized Potts model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07235v4
• Date: Thu, 4 Apr 2024 13:24:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 20:51:58.969581
• Title: Mapping of attention mechanisms to a generalized Potts model
• Title（参考訳）: 一般化ポッツモデルへの注意機構のマッピング
• Authors: Riccardo Rende, Federica Gerace, Alessandro Laio, Sebastian Goldt,
• Abstract要約: ニューラルネットワークのトレーニングは、いわゆる擬似様相法によって逆ポッツ問題を解くのと全く同じであることを示す。 また、レプリカ法を用いてモデルシナリオにおける自己意図の一般化誤差を解析的に計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.91742043564049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers are neural networks that revolutionized natural language processing and machine learning. They process sequences of inputs, like words, using a mechanism called self-attention, which is trained via masked language modeling (MLM). In MLM, a word is randomly masked in an input sequence, and the network is trained to predict the missing word. Despite the practical success of transformers, it remains unclear what type of data distribution self-attention can learn efficiently. Here, we show analytically that if one decouples the treatment of word positions and embeddings, a single layer of self-attention learns the conditionals of a generalized Potts model with interactions between sites and Potts colors. Moreover, we show that training this neural network is exactly equivalent to solving the inverse Potts problem by the so-called pseudo-likelihood method, well known in statistical physics. Using this mapping, we compute the generalization error of self-attention in a model scenario analytically using the replica method.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは自然言語処理と機械学習に革命をもたらしたニューラルネットワークである。 彼らは単語のように入力のシーケンスを自己認識と呼ばれるメカニズムを使って処理し、それはマスク付き言語モデリング(MLM)によって訓練される。 MLMでは、単語は入力シーケンスでランダムにマスクされ、ネットワークは欠落した単語を予測するために訓練される。 変圧器の実用的成功にもかかわらず、どのようなデータ分散自意識が効率的に学習できるかは不明だ。 ここでは,単語の位置と埋め込みの処理を分離すると,一層の自己注意層が,サイトとポッツの色間の相互作用を伴う一般化ポッツモデルの条件を学習することを示す。 さらに, このニューラルネットワークのトレーニングは, 統計物理学でよく知られた擬似類似解法によって, 逆ポッツ問題の解法と完全に等価であることを示す。 このマッピングを用いて、レプリカ法を用いてモデルシナリオにおける自己意図の一般化誤差を解析的に計算する。

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