論文の概要: A Mechanistic Analysis of a Transformer Trained on a Symbolic Multi-Step Reasoning Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11917v3
• Date: Sun, 30 Jun 2024 00:52:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 15:08:40.088757
• Title: A Mechanistic Analysis of a Transformer Trained on a Symbolic Multi-Step Reasoning Task
• Title（参考訳）: シンボリックマルチステップ推論タスクで学習した変圧器の力学解析
• Authors: Jannik Brinkmann, Abhay Sheshadri, Victor Levoso, Paul Swoboda, Christian Bartelt,
• Abstract要約: 合成推論タスクで訓練された変圧器の包括的力学解析について述べる。 モデルがタスクの解決に使用する解釈可能なメカニズムのセットを特定し,相関的および因果的証拠を用いた結果の検証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.921790126851008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers demonstrate impressive performance on a range of reasoning benchmarks. To evaluate the degree to which these abilities are a result of actual reasoning, existing work has focused on developing sophisticated benchmarks for behavioral studies. However, these studies do not provide insights into the internal mechanisms driving the observed capabilities. To improve our understanding of the internal mechanisms of transformers, we present a comprehensive mechanistic analysis of a transformer trained on a synthetic reasoning task. We identify a set of interpretable mechanisms the model uses to solve the task, and validate our findings using correlational and causal evidence. Our results suggest that it implements a depth-bounded recurrent mechanisms that operates in parallel and stores intermediate results in selected token positions. We anticipate that the motifs we identified in our synthetic setting can provide valuable insights into the broader operating principles of transformers and thus provide a basis for understanding more complex models.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、様々な推論ベンチマークで印象的なパフォーマンスを示します。 これらの能力が実際の推論の結果である程度を評価するために、既存の研究は行動研究のための洗練されたベンチマークの開発に重点を置いてきた。 しかし、これらの研究は、観測能力を駆動する内部メカニズムに関する洞察を与えていない。 変圧器の内部機構の理解を深めるため, 合成推論タスクで訓練した変圧器の包括的力学解析を行った。 モデルがタスクの解決に使用する解釈可能なメカニズムのセットを特定し,相関的および因果的証拠を用いた結果の検証を行った。 提案手法は, 並列に動作し, 中間結果を選択したトークン位置に格納する, 深さ境界の繰り返し機構を実装していることを示唆する。 私たちが合成設定で特定したモチーフは、トランスフォーマーのより広範な動作原理に関する貴重な洞察を与え、より複雑なモデルを理解するための基盤となることを期待する。

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