論文の概要: Coherent Wave Dynamics and Language Generation of a Generative
Pre-trained Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05061v1
- Date: Mon, 8 May 2023 21:35:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 14:22:21.419279
- Title: Coherent Wave Dynamics and Language Generation of a Generative
Pre-trained Transformer
- Title(参考訳): 生成事前学習型変圧器のコヒーレント波動ダイナミクスと言語生成
- Authors: Tao Hong
- Abstract要約: 我々は、GPT(Generative Pretrained Transformer)における隠れ状態とチャネル波のダイナミクスを解析する。
この結果から,波動力学は言語生成における文脈認識の可塑性と表現性とともに,連続的かつ繰り返し可能な固有振動モードを提供することが示された。
さらに,様々なレベルのモデル学習におけるテキストシーケンス生成におけるスペルエラーのポアソン統計について検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7832189413179361
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs), such as the Generative Pretrained Transformer
(GPT), have achieved tremendous success in various language tasks, but their
emergent abilities have also raised many questions, concerns, and challenges
that need to be addressed. To gain a better understanding of the models' inner
mechanisms, we analyze the hidden state and channel wave dynamics in a small
GPT, focusing on the coherence of wave patterns in terms of cross-channel
correlation and individual auto-correlation. Our findings suggest that wave
dynamics offer consistent and repeatable intrinsic oscillation modes, along
with context-aware plasticity and expressiveness in language generation. By
analyzing wave patterns, coherence, and clustering, we provide a systematic way
to identify and interpret the functionality of the hidden state channels,
paving the way to understand and control higher-level language pattern
formation. In addition, we investigate the Poisson statistics of spelling
errors in text sequence generation across various levels of model training and
observe a phase-transition-like process. As coherence builds up, there is a
competition between the generation of correct and misspelled words. However,
once the model is adequately trained and significant coherence has emerged, the
coherent process becomes strong enough to effectively suppress spelling errors,
preventing the cascade amplification of defects. The distribution of correct
spellings transitions from Poissonian to Sub-Poissonian, while the distribution
of misspellings shows the opposite trend. By leveraging concepts and techniques
from quantum physics, we gain novel insights into the dynamics of the small
GPT. This approach can be extended to larger language models that exhibit more
complex coherent language patterns, opening up opportunities to interpret their
emergent capabilities and develop more specialized models.
- Abstract(参考訳): ジェネラティブ事前学習トランスフォーマー(gpt)のような大規模言語モデル(llm)は、様々な言語タスクで大きな成功を収めているが、その創発的な能力は、対処すべき多くの疑問、懸念、課題を提起している。
モデルの内部機構をよりよく理解するために,隠れた状態とチャネル波のダイナミクスを小さなgptで解析し,チャネル間相関と個々の自己相関の観点からの波動パターンのコヒーレンスに着目した。
以上より,ウェーブダイナミクスは,言語生成における文脈認識可塑性や表現性とともに,一貫性と繰り返し可能な発振モードを提供することが示唆された。
ウェーブパターン、コヒーレンス、クラスタリングを分析することによって、隠れた状態チャネルの機能を特定し、解釈するための体系的な方法を提供し、高レベルの言語パターン形成を理解し、制御する方法を提供します。
さらに,様々なモデルの学習レベルにわたる文列生成における綴り誤りのポアソン統計を調べ,相転移様過程を観察する。
コヒーレンスが高まるにつれ、正しい単語と間違った単語の生成との間には競争がある。
しかし、モデルが適切に訓練され、重要なコヒーレンスが出現すると、コヒーレントプロセスはスペルエラーを効果的に抑制し、欠陥のカスケード増幅を防ぐのに十分強くなる。
正しい綴りの分布はポアソニアンからサブポアソニアンへ移行するが、ミススペルの分布は反対の傾向を示す。
量子物理学からの概念と技法を活用することで、我々は小さなGPTの力学に関する新しい洞察を得る。
このアプローチは、より複雑なコヒーレントな言語パターンを示す、より大きな言語モデルに拡張でき、創発的な能力を解釈し、より専門的なモデルを開発する機会を開くことができる。
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