論文の概要: Exploring Neuron Interactions and Emergence in LLMs: From the Multifractal Analysis Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09099v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 11:20:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 15:56:54.649465
• Title: Exploring Neuron Interactions and Emergence in LLMs: From the Multifractal Analysis Perspective
• Title（参考訳）: LLMにおけるニューロン相互作用と創発の探索:多フラクタル解析の観点から
• Authors: Xiongye Xiao, Chenyu Zhou, Heng Ping, Defu Cao, Yaxing Li, Yizhuo Zhou, Shixuan Li, Paul Bogdan
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の出現を,モデルサイズと学習過程の両面から検討する。 自己組織化」と「マルチフラクタル分析」の概念を導入することで、トレーニング中にニューロンの相互作用がどのように動的に進化するかを探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.79351910691959
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prior studies on the emergence in large models have primarily focused on how the functional capabilities of large language models (LLMs) scale with model size. Our research, however, transcends this traditional paradigm, aiming to deepen our understanding of the emergence within LLMs by placing a special emphasis not just on the model size but more significantly on the complex behavior of neuron interactions during the training process. By introducing the concepts of "self-organization" and "multifractal analysis," we explore how neuron interactions dynamically evolve during training, leading to "emergence," mirroring the phenomenon in natural systems where simple micro-level interactions give rise to complex macro-level behaviors. To quantitatively analyze the continuously evolving interactions among neurons in large models during training, we propose the Neuron-based Multifractal Analysis (NeuroMFA). Utilizing NeuroMFA, we conduct a comprehensive examination of the emergent behavior in LLMs through the lens of both model size and training process, paving new avenues for research into the emergence in large models.
• Abstract（参考訳）: 大規模モデルの出現に関する以前の研究は、主に、大規模言語モデル(LLM)の機能的機能とモデルサイズとのスケール性に焦点を当てていた。 しかしながら、我々の研究は従来のパラダイムを超越し、モデルのサイズだけでなく、トレーニングプロセス中のニューロン相互作用の複雑な振る舞いにも特に重点を置いて、LSMの出現に対する理解を深めることを目的としています。 自己組織化」と「マルチフラクタル解析」の概念を導入することで、トレーニング中にニューロンの相互作用が動的に進化し、単純なミクロレベルの相互作用が複雑なマクロレベルの振る舞いを引き起こす自然システムにおける現象を反映する「創発」へと導くかを探る。 トレーニング中のニューロン間の連続的な相互作用を定量的に解析するために,ニューロMFA(NeuroMFA)を提案する。 NeuroMFAを用いて、モデルサイズとトレーニングプロセスの両方のレンズを通してLLMの創発的挙動を包括的に検証し、大規模モデルの出現を研究するための新たな道を開く。

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