論文の概要: On the Role of Attention in Prompt-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03435v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 06:23:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 17:03:32.153318
• Title: On the Role of Attention in Prompt-tuning
• Title（参考訳）: プロンプトチューニングにおける注意の役割について
• Authors: Samet Oymak, Ankit Singh Rawat, Mahdi Soltanolkotabi, Christos Thrampoulidis
• Abstract要約: 本研究では,一層アテンションアーキテクチャのプロンプトチューニングについて検討し,文脈混合モデルについて検討する。 ソフトマックス・プロンプト・アテンションは, ソフトマックス・自己アテンションやリニア・プロンプト・アテンションよりも明らかに表現力が高いことを示す。 また、実際のデータセットに関する理論的洞察を検証し、モデルが文脈関連情報にどのように対応できるかを示す実験も提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.97555030446563
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Prompt-tuning is an emerging strategy to adapt large language models (LLM) to downstream tasks by learning a (soft-)prompt parameter from data. Despite its success in LLMs, there is limited theoretical understanding of the power of prompt-tuning and the role of the attention mechanism in prompting. In this work, we explore prompt-tuning for one-layer attention architectures and study contextual mixture-models where each input token belongs to a context-relevant or -irrelevant set. We isolate the role of prompt-tuning through a self-contained prompt-attention model. Our contributions are as follows: (1) We show that softmax-prompt-attention is provably more expressive than softmax-self-attention and linear-prompt-attention under our contextual data model. (2) We analyze the initial trajectory of gradient descent and show that it learns the prompt and prediction head with near-optimal sample complexity and demonstrate how prompt can provably attend to sparse context-relevant tokens. (3) Assuming a known prompt but an unknown prediction head, we characterize the exact finite sample performance of prompt-attention which reveals the fundamental performance limits and the precise benefit of the context information. We also provide experiments that verify our theoretical insights on real datasets and demonstrate how prompt-tuning enables the model to attend to context-relevant information.
• Abstract（参考訳）: Prompt-tuningは、(ソフト)promptパラメータをデータから学習することで、大規模言語モデル(LLM)を下流タスクに適応する新たな戦略である。 LLMでの成功にもかかわらず、プロンプトチューニングのパワーと注意機構の役割についての理論的理解は限られている。 本研究では,一層アテンションアーキテクチャのプロンプトチューニングと,各入力トークンがコンテキスト関連あるいは非関連集合に属するコンテキスト混合モデルについて検討する。 我々は,自己完結型プロンプトアテンションモデルにより,プロンプトチューニングの役割を分離する。 1) 文脈データモデルにおいて,softmax-prompt-attentionはsoftmax-self-attentionやlinear-prompt-attentionよりも表現力が高いことを示す。 2) 勾配降下の初期軌道を解析し, ほぼ最適サンプルの複雑度でプロンプトと予測ヘッドを学習し, プロンプトが文脈関連トークンの疎結合化にいかに有効かを示す。 3) 既知のプロンプトだが未知の予測ヘッドを仮定し, 基本性能限界と文脈情報の正確な利点を明らかにする, プロンプトアテンションの有限個のサンプル性能を特徴付ける。 また、実際のデータセットに関する理論的洞察を検証し、モデルが文脈関連情報にどのように対応できるかを示す実験も提供する。

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