論文の概要: When can transformers reason with abstract symbols?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09753v1
• Date: Sun, 15 Oct 2023 06:45:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 18:18:56.466118
• Title: When can transformers reason with abstract symbols?
• Title（参考訳）: トランスフォーマーはいつ抽象記号で推論できるのか?
• Authors: Enric Boix-Adsera and Omid Saremi and Emmanuel Abbe and Samy Bengio and Etai Littwin and Joshua Susskind
• Abstract要約: 抽象記号を含む関係推論タスクにおける変換器大言語モデル(LLM)の機能について検討する。 i)回帰タスクの場合、トランスフォーマーはトレーニング時に一般化するが、驚くべきほど大量のトレーニングデータを必要とすることが証明される。 二) 記号ラベル付き次トーケン予測タスクに対しては、「逆スケーリング法則」が示される: 変換器は埋め込み次元が増加するにつれて一般化に失敗する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.160978515105533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the capabilities of transformer large language models (LLMs) on relational reasoning tasks involving abstract symbols. Such tasks have long been studied in the neuroscience literature as fundamental building blocks for more complex abilities in programming, mathematics, and verbal reasoning. For (i) regression tasks, we prove that transformers generalize when trained, but require astonishingly large quantities of training data. For (ii) next-token-prediction tasks with symbolic labels, we show an "inverse scaling law": transformers fail to generalize as their embedding dimension increases. For both settings (i) and (ii), we propose subtle transformer modifications which can reduce the amount of data needed by adding two trainable parameters per head.
• Abstract（参考訳）: 抽象記号を含む関係推論タスクにおけるトランスフォーマティブ大言語モデル(llms)の機能について検討する。 このようなタスクは、プログラミング、数学、言語推論におけるより複雑な能力の基本的な構成要素として、神経科学の文献で長い間研究されてきた。 のために (i)回帰タスクでは,トランスフォーマはトレーニング時に一般化するが,驚くほど大量のトレーニングデータを必要とすることが証明される。 のために (ii) シンボリックラベル付き次の予測タスクでは、トランスフォーマは埋め込み次元が増加するにつれて一般化しない「逆スケーリング則」を示す。 両方の設定 (i)および (II) 頭部に2つのトレーニング可能なパラメータを加えることで、必要なデータ量を削減できる微妙なトランスフォーマー修正を提案する。

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