論文の概要: How Do Transformers Learn In-Context Beyond Simple Functions? A Case Study on Learning with Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10616v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 17:40:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 12:39:57.111542
• Title: How Do Transformers Learn In-Context Beyond Simple Functions? A Case Study on Learning with Representations
• Title（参考訳）: トランスフォーマーはいかにしてシンプルな関数を超えてコンテキストを学ぶのか? 表現を用いた学習に関する事例研究
• Authors: Tianyu Guo, Wei Hu, Song Mei, Huan Wang, Caiming Xiong, Silvio Savarese, Yu Bai
• Abstract要約: 本稿では、より複雑なシナリオにおける文脈内学習(ICL)の理解を、表現を用いた学習で研究する。 合成文内学習問題を合成構造を用いて構築し、ラベルは複雑なが固定された表現関数によって入力に依存する。 理論的には、そのようなアルゴリズムを軽度な深さと大きさでほぼ実装するトランスフォーマーの存在を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.7450564309923
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While large language models based on the transformer architecture have demonstrated remarkable in-context learning (ICL) capabilities, understandings of such capabilities are still in an early stage, where existing theory and mechanistic understanding focus mostly on simple scenarios such as learning simple function classes. This paper takes initial steps on understanding ICL in more complex scenarios, by studying learning with representations. Concretely, we construct synthetic in-context learning problems with a compositional structure, where the label depends on the input through a possibly complex but fixed representation function, composed with a linear function that differs in each instance. By construction, the optimal ICL algorithm first transforms the inputs by the representation function, and then performs linear ICL on top of the transformed dataset. We show theoretically the existence of transformers that approximately implement such algorithms with mild depth and size. Empirically, we find trained transformers consistently achieve near-optimal ICL performance in this setting, and exhibit the desired dissection where lower layers transforms the dataset and upper layers perform linear ICL. Through extensive probing and a new pasting experiment, we further reveal several mechanisms within the trained transformers, such as concrete copying behaviors on both the inputs and the representations, linear ICL capability of the upper layers alone, and a post-ICL representation selection mechanism in a harder mixture setting. These observed mechanisms align well with our theory and may shed light on how transformers perform ICL in more realistic scenarios.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャに基づく大規模言語モデルは、目覚ましいコンテキスト内学習(ICL)能力を示しているが、そのような能力の理解はまだ初期段階にあり、既存の理論と機械的理解は、単純な関数クラスを学習するといった単純なシナリオに主に焦点を当てている。 本稿では,より複雑なシナリオにおいて icl を理解するための最初のステップとして,表現を用いた学習を考察する。 具体的には、合成的文脈学習問題を合成構造で構築し、ラベルは、各インスタンスで異なる線形関数からなる、おそらくは複雑だが固定表現関数を介して入力に依存する。 構築により、最適ICLアルゴリズムはまず表現関数によって入力を変換し、変換されたデータセット上で線形ICLを実行する。 このようなアルゴリズムを軽度な深さと大きさで近似的に実装する変圧器の存在を理論的に示す。 経験的に、トレーニングされたトランスフォーマーは、この設定で常にほぼ最適のICL性能を達成し、下位層がデータセットを変換し、上位層が線形ICLを実行する所望の分離を示す。 広範な探索と新しいペースト実験により,入力と表現の両方の具体的コピー動作,上層のみの線形icl能力,より強固な混合条件下でのポストicl表現選択機構など,トレーニングされたトランスフォーマー内のいくつかのメカニズムを明らかにする。 これらのメカニズムは我々の理論とよく一致しており、より現実的なシナリオにおいてトランスフォーマーがどのようにICLを実行するかに光を当てる可能性がある。

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