論文の概要: Recurrent Transformers with Dynamic Halt

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00976v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 19:47:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 17:51:30.540436
• Title: Recurrent Transformers with Dynamic Halt
• Title（参考訳）: 動的停止を伴うリカレント変圧器
• Authors: Jishnu Ray Chowdhury, Cornelia Caragea
• Abstract要約: 本研究では, 変圧器の繰り返し機構を付加する2つの主要な手法の帰納バイアスについて検討する。 本稿では,これらの手法を拡張し,組み合わせるための新しい手法を提案し,検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.62673276574668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we study the inductive biases of two major approaches to augmenting Transformers with a recurrent mechanism - (1) the approach of incorporating a depth-wise recurrence similar to Universal Transformers; and (2) the approach of incorporating a chunk-wise temporal recurrence like Temporal Latent Bottleneck. Furthermore, we propose and investigate novel ways to extend and combine the above methods - for example, we propose a global mean-based dynamic halting mechanism for Universal Transformer and an augmentation of Temporal Latent Bottleneck with elements from Universal Transformer. We compare the models and probe their inductive biases in several diagnostic tasks such as Long Range Arena (LRA), flip-flop language modeling, ListOps, and Logical Inference.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,(1)普遍的変圧器に類似した深さ方向の繰り返しを組み込むアプローチ,(2)時間的潜時ボトルネックのようなチャンク方向の時間的反復を組み込むアプローチという2つの主要な変圧器強化手法の帰納的バイアスについて検討する。 さらに,上記手法を拡張・組み合わせた新しい手法を提案し,検討する。例えば,ユニバーサルトランスフォーマのグローバル平均ベース動的停止機構と,ユニバーサルトランスフォーマの要素による時間的潜在ボトルネックの強化を提案する。 モデルを比較し,Long Range Arena(LRA)やフリップフロップ言語モデリング,ListOps,Logical Inferenceなど,いくつかの診断タスクにおける帰納バイアスを探索する。

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