論文の概要: Understanding Addition in Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13121v9
• Date: Tue, 23 Apr 2024 23:28:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-25 16:25:00.343311
• 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桁整数加算を行うために訓練された1層トランスフォーマーモデルの包括的解析を行う。 提案手法は,各桁を対象とする並列ストリームに分割し,各桁の異なる位置に合わせて最適化されたアルゴリズムを用いることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.07180164747172
• 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 provides a comprehensive analysis of a one-layer Transformer model trained to perform n-digit integer addition. Our findings suggest that the model dissects the task into parallel streams dedicated to individual digits, employing varied algorithms tailored to different positions within the digits. Furthermore, we identify a rare scenario characterized by high loss, which we explain. By thoroughly elucidating the model's algorithm, we provide new insights into its functioning. These findings are validated through rigorous testing and mathematical modeling, thereby contributing to the broader fields of model understanding and interpretability. 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桁整数加算を行うために訓練された1層トランスフォーマーモデルの包括的解析を行う。 提案手法は,各桁を対象とする並列ストリームに分割し,各桁の異なる位置に合わせて最適化されたアルゴリズムを用いることを示唆している。 さらに,高い損失を特徴とする稀なシナリオを特定し,その説明を行う。 モデルのアルゴリズムを徹底的に解明することにより、その機能に関する新たな洞察を提供する。 これらの知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、モデル理解と解釈可能性の幅広い分野に寄与する。 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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