論文の概要: Understanding the Expressive Power and Mechanisms of Transformer for Sequence Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00522v3
• Date: Wed, 14 Feb 2024 05:17:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 18:46:01.022684
• Title: Understanding the Expressive Power and Mechanisms of Transformer for Sequence Modeling
• Title（参考訳）: シーケンスモデリングのためのトランスの表現力と機構の理解
• Authors: Mingze Wang, Weinan E
• Abstract要約: ドット積自己注意などのトランスフォーマーの異なる成分が表現力に影響を及ぼすメカニズムについて検討する。 本研究では,トランスフォーマーにおける臨界パラメータの役割を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.105446461064489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We conduct a systematic study of the approximation properties of Transformer for sequence modeling with long, sparse and complicated memory. We investigate the mechanisms through which different components of Transformer, such as the dot-product self-attention, positional encoding and feed-forward layer, affect its expressive power, and we study their combined effects through establishing explicit approximation rates. Our study reveals the roles of critical parameters in the Transformer, such as the number of layers and the number of attention heads, and these insights also provide natural suggestions for alternative architectures.
• Abstract（参考訳）: 長大,スパース,複雑なメモリを有するシーケンスモデリングのための変圧器の近似特性を体系的に研究する。 点生成自己着脱,位置符号化,フィードフォワード層などのトランスフォーマーの異なる成分が,その表現力にどのような影響を及ぼすかを調査し,それらの組み合わせ効果を明示的な近似率の確立を通じて検討する。 本研究は,トランスフォーマーにおけるクリティカルパラメータの役割を明らかにする。レイヤ数やアテンションヘッド数などである。

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