Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Impact of LoRA on the Emergence of Clusters in Transformers

論文の概要: The Impact of LoRA on the Emergence of Clusters in Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15415v1
Date: Fri, 23 Feb 2024 16:26:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-26 14:03:50.698773
Title: The Impact of LoRA on the Emergence of Clusters in Transformers
Title（参考訳）: 変圧器のクラスター発生に及ぼすLoRAの影響
Authors: Hugo Koubbi, Matthieu Boussard and Louis Hernandez
Abstract要約: 我々は,ciptsander2022sinkformers,geshkovski2023,geshkovski2023によって開発されたトランスフォーマーのフレームワークを用いて,トークンクラスタの構造的ダイナミクスに,注目パラメータや初期トークン値の変動がどう影響するかを数学的に検討する。この研究は、LoRAアルゴリズム citehu2021lora,peft への実践的応用を通じて微調整分野に寄与し、LoRA強化トランスフォーマーモデルの振る舞いの理解を深める。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7309692684728617
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we employ the mathematical framework on Transformers developed by \citet{sander2022sinkformers,geshkovski2023emergence,geshkovski2023mathematical} to explore how variations in attention parameters and initial token values impact the structural dynamics of token clusters. Our analysis demonstrates that while the clusters within a modified attention matrix dynamics can exhibit significant divergence from the original over extended periods, they maintain close similarities over shorter intervals, depending on the parameter differences. This work contributes to the fine-tuning field through practical applications to the LoRA algorithm \cite{hu2021lora,peft}, enhancing our understanding of the behavior of LoRA-enhanced Transformer models.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 注意パラメータと初期トークン値の変化がトークンクラスタの構造ダイナミクスにどのように影響するかを検討するために, 変圧器に関する数学的枠組みを用いた。分析の結果,修正アテンション行列の力学系内のクラスターは,従来と大きく異なる傾向を示すが,パラメータの差により,短い間隔で類似性が保たれることがわかった。この研究は、LoRAアルゴリズムであるcite{hu2021lora,peft} への実践的応用による微調整分野に寄与し、LoRA強化トランスフォーマーモデルの振る舞いの理解を深める。

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