論文の概要: Linear Transformers with Learnable Kernel Functions are Better In-Context Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10644v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 14:13:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 01:11:46.053055
• Title: Linear Transformers with Learnable Kernel Functions are Better In-Context Models
• Title（参考訳）: 学習可能なカーネル関数を持つ線形変換器は文脈内モデルより優れている
• Authors: Yaroslav Aksenov, Nikita Balagansky, Sofia Maria Lo Cicero Vaina, Boris Shaposhnikov, Alexey Gorbatovski, Daniil Gavrilov,
• Abstract要約: In-Context学習能力を増幅するベースカーネルにエレガントな変更を加える。 本稿では,マルチクエリ・アソシエイト・リコールタスクによって評価されたインコンテキスト学習能力を増幅する,独特でエレガントな変更をベースカーネルに提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3865605512957453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advancing the frontier of subquadratic architectures for Language Models (LMs) is crucial in the rapidly evolving field of natural language processing. Current innovations, including State Space Models, were initially celebrated for surpassing Transformer performance on language modeling tasks. However, these models have revealed deficiencies in essential In-Context Learning capabilities - a domain where the Transformer traditionally shines. The Based model emerged as a hybrid solution, blending a Linear Transformer with a kernel inspired by the Taylor expansion of exponential functions, augmented by convolutional networks. Mirroring the Transformer's in-context adeptness, it became a strong contender in the field. In our work, we present a singular, elegant alteration to the Based kernel that amplifies its In-Context Learning abilities evaluated with the Multi-Query Associative Recall task and overall language modeling process, as demonstrated on the Pile dataset.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)のサブクワッドアーキテクチャのフロンティアの整備は、自然言語処理の急速に発展する分野において不可欠である。 State Space Modelsを含む現在のイノベーションは、言語モデリングタスクにおけるTransformerのパフォーマンスを上回るものとして、当初は祝われていた。 しかし、これらのモデルは、トランスフォーマーが伝統的に輝く領域である、本質的なインコンテキスト学習能力の欠如を明らかにしている。 ベースモデルはハイブリッドソリューションとして登場し、畳み込みネットワークによって強化された指数関数のテイラー展開にインスパイアされたリニアトランスフォーマーとカーネルを融合した。 トランスフォーマーの文脈内適応性を反映して、この分野では強力な競争相手となった。 本研究では,Pileデータセットに示すように,マルチクエリ・アソシエイト・リコールタスクと言語モデリングプロセスを用いて評価されたインコンテキスト学習能力を増幅する,独特でエレガントな変更をベースカーネルに提示する。

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