論文の概要: Towards Understanding How Transformer Perform Multi-step Reasoning with Matching Operation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15302v1
• Date: Fri, 24 May 2024 07:41:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 15:40:48.367752
• Title: Towards Understanding How Transformer Perform Multi-step Reasoning with Matching Operation
• Title（参考訳）: 整合操作によるマルチステップ推論におけるトランスフォーマーの動作の理解に向けて
• Authors: Zhiwei Wang, Yunji Wang, Zhongwang Zhang, Zhangchen Zhou, Hui Jin, Tianyang Hu, Jiacheng Sun, Zhenguo Li, Yaoyu Zhang, Zhi-Qin John Xu,
• Abstract要約: 大きな言語モデルの内部的推論メカニズムを調べることは、よりよいモデルアーキテクチャとトレーニング戦略を設計するのに役立ちます。 構築したデータセットの多段階推論においてTransformerが使用するマッチング機構について検討する。 本稿では,この現象に基づくモデル推論能力の上限に関する予想を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.77133661679439
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models have consistently struggled with complex reasoning tasks, such as mathematical problem-solving. Investigating the internal reasoning mechanisms of these models can help us design better model architectures and training strategies, ultimately enhancing their reasoning capabilities. In this study, we examine the matching mechanism employed by Transformer for multi-step reasoning on a constructed dataset. We investigate factors that influence the model's matching mechanism and discover that small initialization and post-LayerNorm can facilitate the formation of the matching mechanism, thereby enhancing the model's reasoning ability. Moreover, we propose a method to improve the model's reasoning capability by adding orthogonal noise. Finally, we investigate the parallel reasoning mechanism of Transformers and propose a conjecture on the upper bound of the model's reasoning ability based on this phenomenon. These insights contribute to a deeper understanding of the reasoning processes in large language models and guide designing more effective reasoning architectures and training strategies.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、数学的問題解決のような複雑な推論タスクに一貫して苦労してきた。 これらのモデルの内部推論メカニズムを調査することで、よりよいモデルアーキテクチャとトレーニング戦略を設計し、最終的には推論能力を向上できます。 本研究では,Transformerが構築したデータセットの多段階推論に使用するマッチング機構について検討する。 我々は,モデルのマッチング機構に影響を与える要因を調査し,小さな初期化とポストレイアノームによりマッチング機構の形成が促進され,モデルの推論能力が向上することを示す。 さらに,直交雑音を付加することでモデルの推論能力を向上させる手法を提案する。 最後に、トランスフォーマーの並列推論機構について検討し、この現象に基づくモデルの推論能力の上限に関する予想を提案する。 これらの洞察は、大きな言語モデルにおける推論プロセスのより深い理解に寄与し、より効果的な推論アーキテクチャとトレーニング戦略の設計をガイドします。

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