論文の概要: AlgoFormer: An Efficient Transformer Framework with Algorithmic Structures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13572v2
- Date: Fri, 10 Jan 2025 09:11:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-13 15:25:11.856468
- Title: AlgoFormer: An Efficient Transformer Framework with Algorithmic Structures
- Title（参考訳）: AlgoFormer: アルゴリズム構造を持つ効率的なトランスフォーマーフレームワーク
- Authors: Yihang Gao, Chuanyang Zheng, Enze Xie, Han Shi, Tianyang Hu, Yu Li, Michael K. Ng, Zhenguo Li, Zhaoqiang Liu,
- Abstract要約: アルゴリズム機能を備えたトランスフォーマーを実現するために,AlgoFormerと呼ばれる新しいトランスフォーマーフレームワークを設計する。
特に、人間の設計した学習アルゴリズムの構造に触発されて、我々のトランスフォーマーフレームワークは、タスク前処理に責任を持つ事前変換器で構成されています。
いくつかの理論的および実証的な結果は、設計されたトランスフォーマーがアルゴリズム表現と学習を行う可能性があることを示すために提示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.28359222380733
- License:
- Abstract: Besides natural language processing, transformers exhibit extraordinary performance in solving broader applications, including scientific computing and computer vision. Previous works try to explain this from the expressive power and capability perspectives that standard transformers are capable of performing some algorithms. To empower transformers with algorithmic capabilities and motivated by the recently proposed looped transformer, we design a novel transformer framework, dubbed Algorithm Transformer (abbreviated as AlgoFormer). We provide an insight that efficient transformer architectures can be designed by leveraging prior knowledge of tasks and the underlying structure of potential algorithms. Compared with the standard transformer and vanilla looped transformer, the proposed AlgoFormer can perform efficiently in algorithm representation in some specific tasks. In particular, inspired by the structure of human-designed learning algorithms, our transformer framework consists of a pre-transformer that is responsible for task preprocessing, a looped transformer for iterative optimization algorithms, and a post-transformer for producing the desired results after post-processing. We provide theoretical evidence of the expressive power of the AlgoFormer in solving some challenging problems, mirroring human-designed algorithms. Furthermore, some theoretical and empirical results are presented to show that the designed transformer has the potential to perform algorithm representation and learning. Experimental results demonstrate the empirical superiority of the proposed transformer in that it outperforms the standard transformer and vanilla looped transformer in some specific tasks. An extensive experiment on real language tasks (e.g., neural machine translation of German and English, and text classification) further validates the expressiveness and effectiveness of AlgoFormer.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理の他に、トランスフォーマーは科学計算やコンピュータビジョンなど幅広い応用を解く上で非常に優れた性能を発揮している。
従来の研究は、標準的なトランスフォーマーがいくつかのアルゴリズムを実行することができるという表現力と能力の観点から、これを説明しようとしていた。
最近提案されたループ変換器によって動機づけられたアルゴリズム機能を備えたトランスフォーマーを強化するために,アルゴリズムトランスフォーマー(AlgoFormer)と呼ばれる新しいトランスフォーマーフレームワークを設計する。
タスクの事前の知識と潜在的なアルゴリズムの基盤構造を活用することで、効率的なトランスフォーマーアーキテクチャを設計できるという洞察を提供する。
標準的な変換器やバニラループ変換器と比較して、提案したAlgoFormerは特定のタスクでアルゴリズム表現を効率的に行うことができる。
特に、人間の設計した学習アルゴリズムの構造に触発されて、我々のトランスフォーマーフレームワークは、タスク前処理に責任を持つ事前変換器、反復最適化アルゴリズムのためのループ変換器、および後処理後に所望の結果を生成するための後変換器から構成される。
人間の設計したアルゴリズムを反映して,難解な問題を解く上で,AlgoFormerの表現力に関する理論的証拠を提供する。
さらに, アルゴリズム表現と学習を行う可能性を示すために, 設計したトランスフォーマーについて理論的, 実証的な結果を示す。
実験により,提案した変圧器が特定のタスクにおいて標準変圧器およびバニラループ変換器より優れていることを示す。
実言語タスク(例えば、ドイツ語と英語のニューラルマシン翻訳、テキスト分類)に関する広範な実験は、AlgoFormerの表現性と有効性をさらに検証する。
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