論文の概要: JoMA: Demystifying Multilayer Transformers via JOint Dynamics of MLP and Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00535v2
• Date: Tue, 3 Oct 2023 04:23:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 03:38:34.873084
• Title: JoMA: Demystifying Multilayer Transformers via JOint Dynamics of MLP and Attention
• Title（参考訳）: JoMA: MLPとアテンションのジョイントダイナミクスによる多層トランスのデミスティファイション
• Authors: Yuandong Tian, Yiping Wang, Zhenyu Zhang, Beidi Chen, Simon Du
• Abstract要約: 複数層トランスのトレーニング手順を理解するために,JoMA(Joon/Attention)ダイナミクスを提案する。 JoMAは、最初に注意が粗くなり(正則なトークンを学ぶために)、次に非線形なアクティベーションの存在下で(より正則なトークンを学ぶために)密集する、と予測する。 入力トークンが潜在階層生成モデルによって生成されるとき、JoMAを利用してトークンを定性的に組み合わせて多層トランスフォーマーの階層を形成する方法について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.9279012678065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose Joint MLP/Attention (JoMA) dynamics, a novel mathematical framework to understand the training procedure of multilayer Transformer architectures. This is achieved by integrating out the self-attention layer in Transformers, producing a modified dynamics of MLP layers only. JoMA removes unrealistic assumptions in previous analysis (e.g., lack of residual connection) and predicts that the attention first becomes sparse (to learn salient tokens), then dense (to learn less salient tokens) in the presence of nonlinear activations, while in the linear case, it is consistent with existing works that show attention becomes sparse over time. We leverage JoMA to qualitatively explains how tokens are combined to form hierarchies in multilayer Transformers, when the input tokens are generated by a latent hierarchical generative model. Experiments on models trained from real-world dataset (Wikitext2/Wikitext103) and various pre-trained models (OPT, Pythia) verify our theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: 多層トランスフォーマーアーキテクチャのトレーニング手順を理解するための新しい数学的枠組みであるジョイントMLP/アテンション(JoMA)ダイナミクスを提案する。 これはトランスフォーマーに自己アテンション層を統合することで実現され、mlp層のみを改良したダイナミクスを生成する。 ジョマは以前の分析(例えば残差接続の欠如)で非現実的な仮定を取り除き、最初に注意が薄くなる(サルエントトークンを学ぶ)と予測し、非線形アクティベーションの存在下で(サルエントトークンを学ぶために)密集するが、線形の場合、時間とともに注意が薄くなる既存の作品と一致する。 入力トークンが潜在階層生成モデルによって生成されるとき、JoMAを利用してトークンを定性的に組み合わせて多層トランスフォーマーの階層を形成する方法について説明する。 実世界のデータセット(Wikitext2/Wikitext103)と様々な事前学習モデル(OPT, Pythia)から学習したモデルによる実験は、我々の理論的知見を検証する。

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