論文の概要: Are queries and keys always relevant? A case study on Transformer wave functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18874v1
- Date: Wed, 29 May 2024 08:32:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 18:09:15.326084
- Title: Are queries and keys always relevant? A case study on Transformer wave functions
- Title（参考訳）: クエリとキーは常に関連しているか? : トランスフォーマー波動関数のケーススタディ
- Authors: Riccardo Rende, Luciano Loris Viteritti,
- Abstract要約: ドット製品アテンションメカニズム(ドット製品アテンションメカニズム)は、元々自然言語処理(NLP)タスク用に設計されたもので、現代のトランスフォーマーの基盤となっている。
本稿では,変分波動関数のパラメトリゼーションの特定の領域において,トランスフォーマーの適応性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The dot product attention mechanism, originally designed for natural language processing (NLP) tasks, is a cornerstone of modern Transformers. It adeptly captures semantic relationships between word pairs in sentences by computing a similarity overlap between queries and keys. In this work, we explore the suitability of Transformers, focusing on their attention mechanisms, in the specific domain of the parametrization of variational wave functions to approximate ground states of quantum many-body spin Hamiltonians. Specifically, we perform numerical simulations on the two-dimensional $J_1$-$J_2$ Heisenberg model, a common benchmark in the field of quantum-many body systems on lattice. By comparing the performance of standard attention mechanisms with a simplified version that excludes queries and keys, relying solely on positions, we achieve competitive results while reducing computational cost and parameter usage. Furthermore, through the analysis of the attention maps generated by standard attention mechanisms, we show that the attention weights become effectively input-independent at the end of the optimization. We support the numerical results with analytical calculations, providing physical insights of why queries and keys should be, in principle, omitted from the attention mechanism when studying large systems. Interestingly, the same arguments can be extended to the NLP domain, in the limit of long input sentences.
- Abstract（参考訳）: ドット製品アテンションメカニズムは、元々自然言語処理(NLP)タスク用に設計されたもので、現代のトランスフォーマーの基盤となっている。
文中の単語ペア間の意味的関係を、クエリとキー間の類似性を計算することによって、適切にキャプチャする。
本研究では、量子多体スピンハミルトニアンの基底状態に近似する変動波関数のパラメトリゼーションの特定の領域において、トランスフォーマーの適合性について検討する。
具体的には、格子上の量子量体系の分野における一般的なベンチマークである2次元の$J_1$-$J_2$Heisenbergモデルで数値シミュレーションを行う。
標準的な注意機構の性能と、クエリやキーを省略した簡易バージョンを比較し、位置のみに依存することで、計算コストとパラメータ使用量の削減を図り、競合する結果を得る。
さらに,標準アテンション機構によって生成されたアテンションマップの解析により,最適化の終了時に,アテンション重みが効果的に入力非依存となることを示す。
解析計算により解析結果をサポートし、大規模システムの研究において、なぜクエリとキーが注意機構から省略されるのかを物理的に把握する。
興味深いことに、同じ引数を長い入力文の制限で NLP ドメインに拡張することができる。
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