Fugu-MT 論文翻訳(概要): The emergence of clusters in self-attention dynamics

論文の概要: The emergence of clusters in self-attention dynamics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05465v1
Date: Tue, 9 May 2023 14:04:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-10 12:41:16.157553
Title: The emergence of clusters in self-attention dynamics
Title（参考訳）: 自己注意力学におけるクラスターの出現
Authors: Borjan Geshkovski, Cyril Letrouit, Yury Polyanskiy, Philippe Rigollet
Abstract要約: トークンを表す粒子は、時間とともに無限大となるため、特定の制限対象に向かって集結する傾向にある。一次元の場合、自己アテンション行列が低ランクブール行列に収束することを証明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.315286256912515
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Viewing Transformers as interacting particle systems, we describe the geometry of learned representations when the weights are not time dependent. We show that particles, representing tokens, tend to cluster toward particular limiting objects as time tends to infinity. The type of limiting object that emerges depends on the spectrum of the value matrix. Additionally, in the one-dimensional case we prove that the self-attention matrix converges to a low-rank Boolean matrix. The combination of these results mathematically confirms the empirical observation made by Vaswani et al. \cite{vaswani2017attention} that \emph{leaders} appear in a sequence of tokens when processed by Transformers.
Abstract（参考訳）: 相互作用する粒子系としてトランスフォーマーを見ることにより,重みが時間に依存しない場合の学習表現の幾何学を記述する。トークンを表す粒子は、時間とともに無限大となるため、特定の制限対象に向かって集結する傾向にある。現れる制限対象の種類は、値行列のスペクトルに依存する。さらに、一次元の場合、自己着行列が低階ブール行列に収束することを証明する。これらの結果の組み合わせは、vaswaniらによる経験的観察を数学的に確認する。 \cite{vaswani2017attention} \emph{leaders} はトランスフォーマーによって処理されるトークン列に現れる。

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