論文の概要: Anchor function: a type of benchmark functions for studying language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08309v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 12:10:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 14:13:39.122312
• Title: Anchor function: a type of benchmark functions for studying language models
• Title（参考訳）: アンカー関数:言語モデルを研究するためのベンチマーク関数の一種
• Authors: Zhongwang Zhang, Zhiwei Wang, Junjie Yao, Zhangchen Zhou, Xiaolong Li, Weinan E, Zhi-Qin John Xu
• Abstract要約: 本稿では,「アンカーキー」パターンに従うタスクの学習における言語モデル学習のためのアンカー関数の概念を提案する。 アンカー機能は糖尿病研究におけるマウスに類似した役割を担っており、特に学術研究に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.005251277048178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding transformer-based language models is becoming increasingly crucial, particularly as they play pivotal roles in advancing towards artificial general intelligence. However, language model research faces significant challenges, especially for academic research groups with constrained resources. These challenges include complex data structures, unknown target functions, high computational costs and memory requirements, and a lack of interpretability in the inference process, etc. Drawing a parallel to the use of simple models in scientific research, we propose the concept of an anchor function. This is a type of benchmark function designed for studying language models in learning tasks that follow an "anchor-key" pattern. By utilizing the concept of an anchor function, we can construct a series of functions to simulate various language tasks. The anchor function plays a role analogous to that of mice in diabetes research, particularly suitable for academic research. We demonstrate the utility of the anchor function with an example, revealing two basic operations by attention structures in language models: shifting tokens and broadcasting one token from one position to many positions. These operations are also commonly observed in large language models. The anchor function framework, therefore, opens up a series of valuable and accessible research questions for further exploration, especially for theoretical study.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの言語モデルを理解することは、特に人工知能に向けた重要な役割を担っているため、ますます重要になっている。 しかし、言語モデル研究は、特に制約のある資源を持つ学術研究グループにとって、重大な課題に直面している。 これらの課題には、複雑なデータ構造、未知のターゲット関数、高い計算コストとメモリ要求、推論プロセスにおける解釈可能性の欠如などが含まれる。 科学的研究における単純なモデルの利用と並行して,アンカー関数の概念を提案する。 これは"アンカーキー"パターンに従う学習タスクで言語モデルを研究するために設計されたベンチマーク関数の一種である。 アンカー関数の概念を利用することで、様々な言語タスクをシミュレートする一連の関数を構築することができる。 アンカー機能は糖尿病研究におけるマウスに類似した役割を担っており、特に学術研究に適している。 例えば、言語モデルにおける注意構造による2つの基本的な操作:トークンのシフトと1つのトークンを1つの位置から複数の位置にブロードキャストする。 これらの操作は、大きな言語モデルでもよく見られる。 そのため、アンカー関数フレームワークは、特に理論研究のためにさらなる探索のために、価値があり、アクセス可能な一連の研究問題を開く。

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