Fugu-MT 論文翻訳(概要): Understanding Addition in Transformers

論文の概要: Understanding Addition in Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13121v3
Date: Thu, 9 Nov 2023 00:15:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-10 17:34:33.859332
Title: Understanding Addition in Transformers
Title（参考訳）: 変圧器の追加を理解する
Authors: Philip Quirke, Fazl Barez
Abstract要約: 本稿では,n桁整数加算のために訓練された1層トランスフォーマーモデルの深さ解析について述べる。本モデルでは,タスクを並列な桁別ストリームに分割し,異なる桁位置の異なるアルゴリズムを用いる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.44755919161855
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Understanding the inner workings of machine learning models like Transformers is vital for their safe and ethical use. This paper presents an in-depth analysis of a one-layer Transformer model trained for n-digit integer addition. We reveal that the model divides the task into parallel, digit-specific streams and employs distinct algorithms for different digit positions. Our study also finds that the model starts calculations late but executes them rapidly. A rare use case with high loss is identified and explained. Overall, the model's algorithm is explained in detail. These findings are validated through rigorous testing and mathematical modeling, contributing to the broader works in Mechanistic Interpretability, AI safety, and alignment. Our approach opens the door for analyzing more complex tasks and multi-layer Transformer models.
Abstract（参考訳）: Transformersのような機械学習モデルの内部動作を理解することは、安全で倫理的な使用に不可欠である。本稿では,n桁整数加算のための1層トランスフォーマーモデルの詳細解析を行う。本モデルでは,タスクを並列な桁別ストリームに分割し,異なる桁位置の異なるアルゴリズムを用いる。我々の研究は、モデルが計算を遅く開始するが、迅速に実行することも見出した。高損失の稀なユースケースが同定され、説明される。全体として、モデルのアルゴリズムは詳細に説明されている。これらの発見は厳密なテストと数学的モデリングを通じて検証され、機械的解釈可能性、AI安全性、アライメントにおける幅広い研究に貢献した。我々のアプローチは、より複雑なタスクと多層トランスフォーマーモデルを分析するための扉を開く。

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