論文の概要: Identifying Semantic Induction Heads to Understand In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13055v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 14:43:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 14:55:36.983060
• Title: Identifying Semantic Induction Heads to Understand In-Context Learning
• Title（参考訳）: 文脈学習の理解のための意味誘導頭部の同定
• Authors: Jie Ren, Qipeng Guo, Hang Yan, Dongrui Liu, Xipeng Qiu, Dahua Lin
• Abstract要約: 自然言語に存在するトークン間の2種類の関係を,注目ヘッドが符号化するかどうかを検討する。 特定の注意ヘッドは、ヘッドトークンに出席する際、テールトークンをリコールし、テールトークンの出力ロジットを増加させるパターンを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.43943823238907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although large language models (LLMs) have demonstrated remarkable performance, the lack of transparency in their inference logic raises concerns about their trustworthiness. To gain a better understanding of LLMs, we conduct a detailed analysis of the operations of attention heads and aim to better understand the in-context learning of LLMs. Specifically, we investigate whether attention heads encode two types of relationships between tokens present in natural languages: the syntactic dependency parsed from sentences and the relation within knowledge graphs. We find that certain attention heads exhibit a pattern where, when attending to head tokens, they recall tail tokens and increase the output logits of those tail tokens. More crucially, the formulation of such semantic induction heads has a close correlation with the emergence of the in-context learning ability of language models. The study of semantic attention heads advances our understanding of the intricate operations of attention heads in transformers, and further provides new insights into the in-context learning of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は目覚ましい性能を示しているが、推論ロジックにおける透明性の欠如は、彼らの信頼性に対する懸念を引き起こす。 LLMのより深い理解を得るために、我々は注意頭の動きを詳細に分析し、LLMの文脈内学習をより深く理解することを目的としている。 具体的には,自然言語に存在するトークン間の2種類の関係,すなわち文から解析された構文依存性と知識グラフ内の関係を,注目ヘッドが符号化するかどうかを検討する。 特定の注意ヘッドは、ヘッドトークンに出席するとき、テールトークンをリコールし、テールトークンの出力ロジットを増加させるパターンを示す。 さらに重要なことは、このような意味誘導ヘッドの定式化は、言語モデルの文脈内学習能力の出現と密接に相関している。 意味的注意ヘッドの研究は、トランスフォーマーにおける注意ヘッドの複雑な操作の理解を深め、さらにllmの文脈内学習に関する新たな洞察を提供する。

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