論文の概要: Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18654v1
• Date: Mon, 29 May 2023 23:24:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 18:55:38.726832
• Title: Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality
• Title（参考訳）: 信仰とフェイト:構成性に関するトランスフォーマーの限界
• Authors: Nouha Dziri, Ximing Lu, Melanie Sclar, Xiang Lorraine Li, Liwei Jian, Bill Yuchen Lin, Peter West, Chandra Bhagavatula, Ronan Le Bras, Jena D. Hwang, Soumya Sanyal, Sean Welleck, Xiang Ren, Allyson Ettinger, Zaid Harchaoui, Yejin Choi
• Abstract要約: 3つの代表的な構成課題におけるトランスフォーマーモデルの限界について検討する。 これらのタスクは、問題をサブステップに分割し、これらのステップを正確な答えに合成する必要があります。 実験の結果,多段階合成推論を線形化部分グラフマッチングに還元することにより,変換器が構成課題を解くことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.63024563529716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer large language models (LLMs) have sparked admiration for their exceptional performance on tasks that demand intricate multi-step reasoning. Yet, these models simultaneously show failures on surprisingly trivial problems. This begs the question: Are these errors incidental, or do they signal more substantial limitations? In an attempt to demystify Transformers, we investigate the limits of these models across three representative compositional tasks -- multi-digit multiplication, logic grid puzzles, and a classic dynamic programming problem. These tasks require breaking problems down into sub-steps and synthesizing these steps into a precise answer. We formulate compositional tasks as computation graphs to systematically quantify the level of complexity, and break down reasoning steps into intermediate sub-procedures. Our empirical findings suggest that Transformers solve compositional tasks by reducing multi-step compositional reasoning into linearized subgraph matching, without necessarily developing systematic problem-solving skills. To round off our empirical study, we provide theoretical arguments on abstract multi-step reasoning problems that highlight how Transformers' performance will rapidly decay with increased task complexity.
• Abstract（参考訳）: transformer large language models (llms) は、複雑なマルチステップ推論を必要とするタスクにおける例外的なパフォーマンスを賞賛している。 しかし、これらのモデルは驚くほど自明な問題に対して同時に失敗を示す。 これらのエラーは偶発的か、それともより重大な制限を示すのか? トランスフォーマーを非神秘化しようとする試みとして,多桁乗算,論理格子パズル,古典的な動的プログラミング問題という,3つの代表的な構成タスクにまたがるモデルの限界について検討する。 これらのタスクは、問題をサブステップに分割し、これらのステップを正確な答えに合成する必要があります。 合成タスクを計算グラフとして定式化し、複雑性のレベルを体系的に定量化し、推論ステップを中間のサブ手続きに分割する。 実験により,多段階合成推論を線形化部分グラフマッチングに還元することで,トランスフォーマーが構成課題を解くことを示唆した。 実験的な研究をまとめるために、トランスフォーマーのパフォーマンスがタスクの複雑さの増大とともに急速に低下することを示す抽象的な多段階推論問題について理論的に論じる。

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