論文の概要: Understanding the differences in Foundation Models: Attention, State Space Models, and Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15731v3
• Date: Sun, 08 Dec 2024 05:25:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:50:12.070697
• Title: Understanding the differences in Foundation Models: Attention, State Space Models, and Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: 基礎モデルの違いを理解する:注意、状態空間モデル、リカレントニューラルネットワーク
• Authors: Jerome Sieber, Carmen Amo Alonso, Alexandre Didier, Melanie N. Zeilinger, Antonio Orvieto,
• Abstract要約: 本稿では,これらすべてのアーキテクチャの共通表現に関する原則的な調査を可能にする動的システムフレームワーク(DSF)について紹介する。 ソフトマックスアテンションと他のモデルクラスとの原理的比較を行い、ソフトマックスアテンションを近似できる理論条件について議論する。 このことは、DSFが将来のより効率的でスケーラブルな基盤モデルの体系的な開発を導く可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.29356570858905
• License:
• Abstract: Softmax attention is the principle backbone of foundation models for various artificial intelligence applications, yet its quadratic complexity in sequence length can limit its inference throughput in long-context settings. To address this challenge, alternative architectures such as linear attention, State Space Models (SSMs), and Recurrent Neural Networks (RNNs) have been considered as more efficient alternatives. While connections between these approaches exist, such models are commonly developed in isolation and there is a lack of theoretical understanding of the shared principles underpinning these architectures and their subtle differences, greatly influencing performance and scalability. In this paper, we introduce the Dynamical Systems Framework (DSF), which allows a principled investigation of all these architectures in a common representation. Our framework facilitates rigorous comparisons, providing new insights on the distinctive characteristics of each model class. For instance, we compare linear attention and selective SSMs, detailing their differences and conditions under which both are equivalent. We also provide principled comparisons between softmax attention and other model classes, discussing the theoretical conditions under which softmax attention can be approximated. Additionally, we substantiate these new insights with empirical validations and mathematical arguments. This shows the DSF's potential to guide the systematic development of future more efficient and scalable foundation models.
• Abstract（参考訳）: ソフトマックス・アテンション(Softmax attention)は、様々な人工知能アプリケーションの基礎モデルの基本的なバックボーンであるが、シーケンス長の2次複雑さは、長いコンテキスト設定で推論スループットを制限することができる。 この課題に対処するため、線形アテンション、ステートスペースモデル(SSM)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)といった代替アーキテクチャがより効率的な代替案として検討されている。 これらのアプローチ間の関係は存在するが、そのようなモデルは一般的に独立して開発されており、これらのアーキテクチャを支える共通原則とその微妙な違いを理論的に理解していないため、パフォーマンスとスケーラビリティに大きな影響を及ぼす。 本稿では,これらすべてのアーキテクチャを共通表現で探索する動的システムフレームワーク(DSF)について紹介する。 我々のフレームワークは厳密な比較を促進し、各モデルクラスの特色に関する新たな洞察を提供する。 例えば、線形注意と選択的SSMを比較し、両者が等価である相違点と条件を詳述する。 また、ソフトマックスアテンションと他のモデルクラスとの原理的な比較を行い、ソフトマックスアテンションを近似できる理論条件について議論する。 さらに、これらの新たな知見を経験的検証と数学的議論で裏付ける。 このことは、DSFが将来のより効率的でスケーラブルな基盤モデルの体系的な開発を導く可能性を示している。

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