論文の概要: Transformer-based Causal Language Models Perform Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12151v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 14:02:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 16:26:07.666818
• Title: Transformer-based Causal Language Models Perform Clustering
• Title（参考訳）: 変圧器に基づく因果言語モデルによるクラスタリング
• Authors: Xinbo Wu, Lav R. Varshney
• Abstract要約: 最近の研究は、命令追従タスクの追加トレーニングを通じて、命令追従能力を大幅に改善している。 本稿では、簡易な命令追従タスクを導入し、合成データセットを用いてトランスフォーマーに基づく因果言語モデルの解析を行う。 本研究は,本モデルが隠れ空間内のデータをクラスタリングすることで,タスク固有の情報を学習し,学習中にこのクラスタリングプロセスが動的に進化することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.430255724239448
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Even though large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capability in solving various natural language tasks, the capability of an LLM to follow human instructions is still a concern. Recent works have shown great improvements in the instruction-following capability via additional training for instruction-following tasks. However, the mechanisms responsible for effective instruction-following capabilities remain inadequately understood. Here, we introduce a simplified instruction-following task and use synthetic datasets to analyze a Transformer-based causal language model. Our findings suggest that the model learns task-specific information by clustering data within its hidden space, with this clustering process evolving dynamically during learning. We also demonstrate how this phenomenon assists the model in handling unseen instances and validate our results in a more realistic setting.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクを解く際、顕著な能力を示してきたが、LLMが人間の指示に従う能力は依然として懸念されている。 最近の研究は、命令追従タスクの追加トレーニングを通じて、命令追従能力を大幅に改善している。 しかし、効果的な指示追従能力のメカニズムはいまだに不十分である。 本稿では、簡易な命令追従タスクを導入し、合成データセットを用いてトランスフォーマーに基づく因果言語モデルを分析する。 以上の結果から,このクラスタリングプロセスは学習中に動的に進化し,隠れた空間内でデータをクラスタリングすることでタスク固有の情報を学習することが示唆された。 また,この現象が,未知のインスタンスを扱うモデルをどのように支援し,より現実的な設定で結果を検証するかを示す。

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