論文の概要: From Interpolation to Extrapolation: Complete Length Generalization for Arithmetic Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11984v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 14:10:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 16:29:03.446801
• Title: From Interpolation to Extrapolation: Complete Length Generalization for Arithmetic Transformers
• Title（参考訳）: 補間から外挿へ:算数変換器の完全長一般化
• Authors: Shaoxiong Duan and Yining Shi
• Abstract要約: 対象の注意バイアスの助けを借りて,変圧器モデルを長大化することができることを示す。 我々は,ABCを用いて,ある算術課題に対して,前例のない完全長の一般化を実現することを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4662017507844857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since its introduction, the transformer model has demonstrated outstanding performance across various tasks. However, there are still unresolved issues regarding length generalization, particularly in algorithmic tasks. In this paper, we investigate the inherent capabilities of transformer models in learning arithmetic algorithms, such as addition and multiplication. Through experiments and attention analysis, we identify a number of crucial factors for achieving optimal length generalization. We show that transformer models are able to generalize to long lengths with the help of targeted attention biasing. We then introduce Attention Bias Calibration (ABC), a calibration stage that enables the model to automatically learn the proper attention biases, which we link to mechanisms in relative position encoding. We demonstrate that using ABC, the transformer model can achieve unprecedented perfect length generalization on certain arithmetic tasks.
• Abstract（参考訳）: 導入以来、トランスフォーマーモデルは様々なタスクで優れた性能を示している。 しかし、特にアルゴリズム的なタスクにおいて、長さ一般化に関する未解決問題が存在する。 本稿では,加法や乗算などの算術アルゴリズムの学習におけるトランスフォーマーモデルの本質的能力について検討する。 実験と注意分析を通じて,最適な長さ一般化を達成するための重要な要因を明らかにした。 対象の注意バイアスの助けを借りて,変圧器モデルを長大化することができることを示す。 次に、適切な注意バイアスを自動的に学習できるキャリブレーションステージであるAttention Bias Calibration(ABC)を導入し、相対的な位置符号化のメカニズムとリンクする。 ABCを用いて,ある算術課題に対して,前例のない完全長の一般化を実現できることを示す。

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