Fugu-MT 論文翻訳(概要): Infinite Limits of Multi-head Transformer Dynamics

論文の概要: Infinite Limits of Multi-head Transformer Dynamics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15712v2
Date: Fri, 04 Oct 2024 15:29:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-07 15:07:31.569550
Title: Infinite Limits of Multi-head Transformer Dynamics
Title（参考訳）: マルチヘッドトランスダイナミクスの無限限界
Authors: Blake Bordelon, Hamza Tahir Chaudhry, Cengiz Pehlevan,
Abstract要約: 特徴学習体制における変圧器モデルの訓練力学の様々なスケーリング限界を解析する。パラメータ化の集合は、適切に定義された無限の幅と深さの制限を許容し、トレーニングを通して注意層を更新することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 35.95321041944522
License:
Abstract: In this work, we analyze various scaling limits of the training dynamics of transformer models in the feature learning regime. We identify the set of parameterizations that admit well-defined infinite width and depth limits, allowing the attention layers to update throughout training--a relevant notion of feature learning in these models. We then use tools from dynamical mean field theory (DMFT) to analyze various infinite limits (infinite key/query dimension, infinite heads, and infinite depth) which have different statistical descriptions depending on which infinite limit is taken and how attention layers are scaled. We provide numerical evidence of convergence to the limits and discuss how the parameterization qualitatively influences learned features.
Abstract（参考訳）: 本研究では,特徴学習体制における変圧器モデルのトレーニング力学の様々なスケーリング限界を解析する。パラメータ化の集合は、適切に定義された無限の幅と深さの制限を許容し、トレーニングを通して注意層を更新することができる。次に、動的平均場理論(DMFT)のツールを用いて、無限の極限がどの極限を取るか、どのように注意層がスケールするかによって異なる統計的記述を持つ様々な無限の極限(無限の鍵/クエリ次元、無限のヘッド、無限の深さ)を解析する。限界への収束の数値的な証拠を提供し、パラメータ化が学習した特徴にどのように影響するかを議論する。

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