論文の概要: On Provable Length and Compositional Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04875v2
• Date: Sat, 24 Feb 2024 15:28:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 18:40:55.818840
• Title: On Provable Length and Compositional Generalization
• Title（参考訳）: 確率長と組成一般化について
• Authors: Kartik Ahuja, Amin Mansouri
• Abstract要約: 様々なアーキテクチャの証明可能な長さと構成の一般化に向けた第一歩を踏み出す。 アーキテクチャによって、線形あるいは置換関係や接地真理表現など、表現の識別の度合いが異なることが証明される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.313674976783393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Length generalization -- the ability to generalize to longer sequences than ones seen during training, and compositional generalization -- the ability to generalize to token combinations not seen during training, are crucial forms of out-of-distribution generalization in sequence-to-sequence models. In this work, we take the first steps towards provable length and compositional generalization for a range of architectures, including deep sets, transformers, state space models, and simple recurrent neural nets. Depending on the architecture, we prove different degrees of representation identification, e.g., a linear or a permutation relation with ground truth representation, is necessary for length and compositional generalization.
• Abstract（参考訳）: 長さ一般化(long generalization) -- 訓練中に見られるものよりも長いシーケンスに一般化する能力、および合成一般化 -- 訓練中に見えないトークンの組み合わせに一般化する能力は、シーケンスからシーケンスへのモデルの分配外一般化の重要な形態である。 本研究では, 深部集合, 変圧器, 状態空間モデル, 単純なリカレントニューラルネットワークなど, 様々なアーキテクチャの証明可能な長さと構成の一般化に向けた第一歩を踏み出す。 アーキテクチャによって、線形あるいは置換関係や基底真理表現といった表現の識別の度合いが異なることが証明され、長さや組成の一般化に必要となる。

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