論文の概要: AttentionViz: A Global View of Transformer Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03210v2
• Date: Wed, 9 Aug 2023 06:24:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 17:29:16.972545
• Title: AttentionViz: A Global View of Transformer Attention
• Title（参考訳）: AttentionViz: トランスフォーマーのアテンションをグローバルに見る
• Authors: Catherine Yeh, Yida Chen, Aoyu Wu, Cynthia Chen, Fernanda Vi\'egas, Martin Wattenberg
• Abstract要約: 本研究では,変圧器の自己保持機構を研究者が理解するための新しい可視化手法を提案する。 提案手法の背景にある主な考え方は,問合せとキーベクトルの結合埋め込みを可視化し,注意力を計算することである。 このような共同クエリキーの埋め込みに基づいて,インタラクティブな可視化ツールであるAttentionVizを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.82904477362676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer models are revolutionizing machine learning, but their inner workings remain mysterious. In this work, we present a new visualization technique designed to help researchers understand the self-attention mechanism in transformers that allows these models to learn rich, contextual relationships between elements of a sequence. The main idea behind our method is to visualize a joint embedding of the query and key vectors used by transformer models to compute attention. Unlike previous attention visualization techniques, our approach enables the analysis of global patterns across multiple input sequences. We create an interactive visualization tool, AttentionViz (demo: http://attentionviz.com), based on these joint query-key embeddings, and use it to study attention mechanisms in both language and vision transformers. We demonstrate the utility of our approach in improving model understanding and offering new insights about query-key interactions through several application scenarios and expert feedback.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルは機械学習に革命をもたらすが、その内部動作は謎のままだ。 本研究では,トランスフォーマーの自己着脱機構を研究者が理解し,それらのモデルがシーケンスの要素間のリッチで文脈的な関係を学習できるようにするために,新たな可視化手法を提案する。 提案手法の背後にある主な考え方は,問合せとキーベクトルの組込みを可視化し,注意力を計算することである。 従来の注意可視化手法と異なり,複数の入力列にまたがるグローバルパターンの分析を可能にする。 インタラクティブな可視化ツールである attentionviz (デモ: http://attentionviz.com) を作成し、これらのクエリキー埋め込みに基づいて、言語と視覚トランスフォーマーの両方における注意のメカニズムを研究する。 いくつかのアプリケーションシナリオと専門家のフィードバックを通じて、モデル理解を改善し、クエリキーインタラクションに関する新たな洞察を提供するアプローチの有用性を実証する。

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