Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic Context Adaptation and Information Flow Control in Transformers: Introducing the Evaluator Adjuster Unit and Gated Residual Connections

論文の概要: Dynamic Context Adaptation and Information Flow Control in Transformers: Introducing the Evaluator Adjuster Unit and Gated Residual Connections

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13407v1
Date: Wed, 22 May 2024 07:33:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-25 00:55:07.055831
Title: Dynamic Context Adaptation and Information Flow Control in Transformers: Introducing the Evaluator Adjuster Unit and Gated Residual Connections
Title（参考訳）: 変圧器の動的文脈適応と情報フロー制御:評価器調整器ユニットの導入と残差接続
Authors: Sahil Rajesh Dhayalkar,
Abstract要約: 本稿では,トランスアーキテクチャの2つの重要な拡張を紹介する。 Evaluator Unit (EAU) と Gated Residual Connections (GRC) はこれらの制限に対処するために設計されている。自然言語処理におけるこれらの拡張性能を,いくつかのベンチマークで評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Transformers have revolutionized various domains of artificial intelligence due to their unique ability to model long-range dependencies in data. However, they lack in nuanced, context-dependent modulation of features and information flow. This paper introduces two significant enhancements to the transformer architecture - the Evaluator Adjuster Unit (EAU) and Gated Residual Connections (GRC) - designed to address these limitations. The EAU dynamically modulates attention outputs based on the relevance of the input context, allowing for more adaptive response patterns. Concurrently, the GRC modifies the transformer's residual connections through a gating mechanism that selectively controls the information flow, thereby enhancing the network's ability to focus on contextually important features. We evaluate the performance of these enhancements across several benchmarks in natural language processing. Our results demonstrate improved adaptability and efficiency, suggesting that these modifications could set new standards for designing flexible and context-aware transformer models.
Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、データ内の長距離依存をモデル化するユニークな能力のために、人工知能のさまざまな領域に革命をもたらした。しかし、それらにはニュアンスがあり、コンテキストに依存した特徴や情報の流れの調節が欠けている。本稿では,これらの制約に対処するために,Evaluator Adjuster Unit (EAU) と Gated Residual Connections (GRC) という,トランスフォーマーアーキテクチャの2つの重要な拡張を紹介する。 EAUは、入力コンテキストの関連性に基づいて注意出力を動的に調整し、より適応的な応答パターンを可能にする。同時に、GRCは、情報フローを選択的に制御するゲーティング機構を通じてトランスフォーマーの残コネクションを変更することにより、コンテキスト的に重要な特徴にフォーカスするネットワークの能力を向上する。自然言語処理におけるこれらの拡張性能を,いくつかのベンチマークで評価した。その結果,適応性と効率性が向上し,フレキシブル・コンテクスト対応トランスフォーマーモデルの設計に新たな標準が設定できることが示唆された。

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