論文の概要: Physics of Language Models: Part 1, Context-Free Grammar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13673v2
• Date: Thu, 5 Oct 2023 01:43:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 22:21:32.619371
• Title: Physics of Language Models: Part 1, Context-Free Grammar
• Title（参考訳）: 言語モデルの物理:その1 文脈自由文法
• Authors: Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li
• Abstract要約: 我々は、GPTのようなHOW生成言語モデルを研究するための制御実験を設計し、文脈自由文法(CFG)を学ぶ。 難しい(長くあいまいな)CFGであっても、事前学習したトランスフォーマーは、ほぼ完璧な精度と印象的な多様性で文を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.05762942335984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We design controlled experiments to study HOW generative language models, like GPT, learn context-free grammars (CFGs) -- diverse language systems with a tree-like structure capturing many aspects of natural languages, programs, and logics. CFGs are as hard as pushdown automata, and can be ambiguous so that verifying if a string satisfies the rules requires dynamic programming. We construct synthetic data and demonstrate that even for difficult (long and ambiguous) CFGs, pre-trained transformers can learn to generate sentences with near-perfect accuracy and impressive diversity. More importantly, we delve into the physical principles behind how transformers learns CFGs. We discover that the hidden states within the transformer implicitly and precisely encode the CFG structure (such as putting tree node information exactly on the subtree boundary), and learn to form "boundary to boundary" attentions resembling dynamic programming. We also cover some extension of CFGs as well as the robustness aspect of transformers against grammar mistakes. Overall, our research provides a comprehensive and empirical understanding of how transformers learn CFGs, and reveals the physical mechanisms utilized by transformers to capture the structure and rules of languages.
• Abstract（参考訳）: 我々は、GPTのようなHOW生成言語モデルを研究するために制御された実験を設計し、自然言語、プログラム、論理の多くの側面を捉える木のような構造を持つ多様な言語システム(CFG)を学ぶ。 CFGはプッシュダウンオートマトンと同じくらい難しいため、文字列が規則を満たすかどうかを検証するためには、動的プログラミングが必要である。 合成データを構築し、難しい(長く曖昧な)CFGであっても、事前学習したトランスフォーマーは、ほぼ完璧な精度と印象的な多様性で文を生成することができることを示す。 さらに重要なのは、トランスフォーマーがCFGを学ぶ方法の背景にある物理的な原則を掘り下げることです。 トランスフォーマー内の隠れた状態が(木ノードの情報を正確にサブツリー境界に配置するなど)cfg構造を暗黙的に正確にエンコードし、動的プログラミングに似た"バウンダリからバウンダリへの"注意"を形成することを学ぶ。 また、cfgsの拡張や文法ミスに対するトランスフォーマーの堅牢性についても取り上げます。 全体として、我々の研究はトランスフォーマーがCFGをどう学習するかを包括的で実証的な理解を提供し、トランスフォーマーが言語の構造と規則を捉えている物理的メカニズムを明らかにする。

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