論文の概要: Analyzing Transformer Dynamics as Movement through Embedding Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10874v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 17:21:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 12:30:48.276712
• Title: Analyzing Transformer Dynamics as Movement through Embedding Space
• Title（参考訳）: 埋め込み空間におけるトランスフォーマーダイナミクスの運動解析
• Authors: Sumeet S. Singh
• Abstract要約: トランスフォーマー言語モデルは、自然言語の理解、パターンの認識、知識の獲得、推論、計画、反映、ツールの使用などの知的行動を示す。 我々はトランスフォーマーを詳細に分析するためのシステムアプローチを採用し、埋め込み空間を通した運動としてそれらの力学をフレーム化する数学的枠組みを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer language models exhibit intelligent behaviors such as understanding natural language, recognizing patterns, acquiring knowledge, reasoning, planning, reflecting and using tools. This paper explores how their underlying mechanics give rise to intelligent behaviors. We adopt a systems approach to analyze Transformers in detail and develop a mathematical framework that frames their dynamics as movement through embedding space. This novel perspective provides a principled way of thinking about the problem and reveals important insights related to the emergence of intelligence: 1. At its core the Transformer is a Embedding Space walker, mapping intelligent behavior to trajectories in this vector space. 2. At each step of the walk, it composes context into a single composite vector whose location in Embedding Space defines the next step. 3. No learning actually occurs during decoding; in-context learning and generalization are simply the result of different contexts composing into different vectors. 4. Ultimately the knowledge, intelligence and skills exhibited by the model are embodied in the organization of vectors in Embedding Space rather than in specific neurons or layers. These abilities are properties of this organization. 5. Attention's contribution boils down to the association-bias it lends to vector composition and which influences the aforementioned organization. However, more investigation is needed to ascertain its significance. 6. The entire model is composed from two principal operations: data independent filtering and data dependent aggregation. This generalization unifies Transformers with other sequence models and across modalities. Building upon this foundation we formalize and test a semantic space theory which posits that embedding vectors represent semantic concepts and find some evidence of its validity.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマー言語モデルは、自然言語の理解、パターンの認識、知識の獲得、推論、計画、反映、ツールの使用などの知的行動を示す。 本稿では,その基盤となる力学が知的行動を引き起こす方法について考察する。 我々は, トランスフォーマーを詳細に解析するシステムアプローチを採用し, 組込み空間を通した運動としてそのダイナミクスを組み込む数学的枠組みを開発した。 この新しい視点は、問題の考え方を原則として提供し、インテリジェンスの発生に関する重要な洞察を明らかにしている: 1. トランスフォーマーの中核は、インベディングスペースウォーカであり、このベクトル空間における知的行動と軌跡をマッピングする。 2. ウォークの各ステップでは、コンテキストを単一の複合ベクトルに構成し、埋め込み空間内の位置が次のステップを定義する。 文脈内学習と一般化は、単に異なるベクトルを構成する異なるコンテキストの結果である。 4. 最終的に、モデルが示す知識、知性、技能は、特定のニューロンや層ではなく、埋め込み空間内のベクトルの組織に具体化される。 これらの能力はこの組織の特性である。 5. 注意の貢献は、ベクトル構成に貸与する関連バイアスに起因し、前述の組織に影響を及ぼす。 しかし、その重要性を確認するにはさらなる調査が必要である。 6. モデル全体はデータ独立フィルタリングとデータ依存集約という2つの主要な操作で構成されている。 この一般化はトランスフォーマーを他のシーケンスモデル、およびモダリティに統一する。 この基礎に基づいて、埋め込みベクトルが意味概念を表すことを仮定した意味空間論を形式化し、テストし、その妥当性の証拠を見つける。

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