論文の概要: Limits of Transformer Language Models on Learning to Compose Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05785v5
• Date: Tue, 05 Nov 2024 06:32:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:57:53.883915
• Title: Limits of Transformer Language Models on Learning to Compose Algorithms
• Title（参考訳）: アルゴリズム合成学習におけるトランスフォーマー言語モデルの限界
• Authors: Jonathan Thomm, Giacomo Camposampiero, Aleksandar Terzic, Michael Hersche, Bernhard Schölkopf, Abbas Rahimi,
• Abstract要約: 我々は,LLaMAモデルのトレーニングと,複数の個別サブタスクの合成学習を必要とする4つのタスクにおけるGPT-4とGeminiの促進について検討した。 その結果,現在最先端のTransformer言語モデルにおける構成学習は,非常に非効率なサンプルであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.2443883991608
• License:
• Abstract: We analyze the capabilities of Transformer language models in learning compositional discrete tasks. To this end, we evaluate training LLaMA models and prompting GPT-4 and Gemini on four tasks demanding to learn a composition of several discrete sub-tasks. In particular, we measure how well these models can reuse primitives observable in the sub-tasks to learn the composition task. Our results indicate that compositional learning in state-of-the-art Transformer language models is highly sample inefficient: LLaMA requires more data samples than relearning all sub-tasks from scratch to learn the compositional task; in-context prompting with few samples is unreliable and fails at executing the sub-tasks or correcting the errors in multi-round code generation. Further, by leveraging complexity theory, we support these findings with a theoretical analysis focused on the sample inefficiency of gradient descent in memorizing feedforward models. We open source our code at https://github.com/IBM/limitations-lm-algorithmic-compositional-learning.
• Abstract（参考訳）: 我々は、コンポジション離散タスクの学習におけるトランスフォーマー言語モデルの能力を分析する。 そこで本研究では,LLaMAモデルのトレーニングを行い,GPT-4とGeminiの4つのタスクに対して,複数の個別サブタスクの合成を学習するよう促す。 特に,これらのモデルがサブタスクで観測可能なプリミティブをどの程度再利用できるかを測定し,構成課題を学習する。 LLaMAはスクラッチからすべてのサブタスクを学習するよりも多くのデータサンプルを必要とする。サンプルが少ないインコンテクストは信頼性が低く,サブタスクの実行やマルチラウンドコード生成におけるエラーの修正に失敗する。 さらに, 複雑化理論を応用して, 記憶型フィードフォワードモデルにおける勾配降下の非効率性に着目した理論的解析を行った。 ソースコードはhttps://github.com/IBM/limitations-lm-algorithmic-compositional-learningで公開しています。

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