論文の概要: On the rate of convergence of an over-parametrized Transformer classifier learned by gradient descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17007v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 13:20:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 16:10:27.965644
• Title: On the rate of convergence of an over-parametrized Transformer classifier learned by gradient descent
• Title（参考訳）: 勾配降下法で学習した過パラメータ変換器の収束率について
• Authors: Michael Kohler and Adam Krzyzak
• Abstract要約: ChatGPTはGPT4の例である。 本稿では,観測データに適合した変圧器ネットワークの誤分類確率に関する理論的上限を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.546007115555827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the most recent and fascinating breakthroughs in artificial intelligence is ChatGPT, a chatbot which can simulate human conversation. ChatGPT is an instance of GPT4, which is a language model based on generative gredictive gransformers. So if one wants to study from a theoretical point of view, how powerful such artificial intelligence can be, one approach is to consider transformer networks and to study which problems one can solve with these networks theoretically. Here it is not only important what kind of models these network can approximate, or how they can generalize their knowledge learned by choosing the best possible approximation to a concrete data set, but also how well optimization of such transformer network based on concrete data set works. In this article we consider all these three different aspects simultaneously and show a theoretical upper bound on the missclassification probability of a transformer network fitted to the observed data. For simplicity we focus in this context on transformer encoder networks which can be applied to define an estimate in the context of a classification problem involving natural language.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の最も最近かつ興味深いブレークスルーの1つは、人間の会話をシミュレートするチャットボットであるchatgptだ。 chatgpt は gpt4 のインスタンスであり、生成的回帰グランスフォーマーに基づく言語モデルである。 ですから,そのような人工知能がいかに強力かという理論的な観点から研究したいのであれば,トランスフォーマーネットワークを考慮し,これらのネットワークでどの問題を理論的に解決できるかを研究する,という方法があるのです。 ここでは、これらのネットワークがどのモデルに近似できるのか、あるいは、具体的なデータセットに対する最良の近似を選択することで学習した知識をいかに一般化できるかだけでなく、具体的なデータセットに基づいたトランスフォーマーネットワークの最適化がいかにうまく機能するかが重要である。 本稿では,これら3つの異なる側面を同時に検討し,観測データに適合する変圧器ネットワークの誤分類確率に関する理論的上限を示す。 本稿では,自然言語を含む分類問題の文脈における推定値の定義に適用可能なトランスフォーマーエンコーダネットワークに焦点をあてる。

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