論文の概要: Language Models Need Inductive Biases to Count Inductively

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20131v1
• Date: Thu, 30 May 2024 15:10:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 13:48:54.980108
• Title: Language Models Need Inductive Biases to Count Inductively
• Title（参考訳）: 言語モデルには帰納的バイアスが必要である
• Authors: Yingshan Chang, Yonatan Bisk,
• Abstract要約: カウントは一般化の基本的な例であり、ペアノの公理の数学的レンズを通して見るか、数えることを学ぶ子供たちのための認知科学文献を見るかのどちらかである。 この研究は、数えられるようなトレーニング言語モデルに関する広範な経験的な結果を提供する。 従来のRNNは帰納的カウントを自明に達成するが、トランスフォーマーはドメイン外カウントに位置埋め込みを頼らなければならない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.25792515137003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counting is a fundamental example of generalization, whether viewed through the mathematical lens of Peano's axioms defining the natural numbers or the cognitive science literature for children learning to count. The argument holds for both cases that learning to count means learning to count infinitely. While few papers have tried to distill transformer "reasoning" to the simplest case of counting, investigating length generalization does occur throughout the literature. In the "train short, test long" paradigm of NLP, length refers to the training sentence length. In formal language recognition, length refers to the input sequence length, or the maximum stack size induced by a pushdown automata. In general problem solving, length refers to the number of hops in a deductive reasoning chain or the recursion depth. For all cases, counting is central to task success. And crucially, generalizing counting inductively is central to success on OOD instances. This work provides extensive empirical results on training language models to count. We experiment with architectures ranging from RNNs, Transformers, State-Space Models and RWKV. We present carefully-designed task formats, auxiliary tasks and positional embeddings to avoid limitations in generalization with OOD-position and OOD-vocabulary. We find that while traditional RNNs trivially achieve inductive counting, Transformers have to rely on positional embeddings to count out-of-domain. As counting is the basis for many arguments concerning the expressivity of Transformers, our finding calls for the community to reexamine the application scope of primitive functions defined in formal characterizations. Finally, modern RNNs also largely underperform traditional RNNs in generalizing counting inductively. We discuss how design choices that enable parallelized training of modern RNNs cause them to lose merits of a recurrent nature.
• Abstract（参考訳）: カウントは一般化の基本的な例であり、ピアーノの公理の数学的レンズを通して自然数を定義するか、子どもが数えることを学ぶための認知科学の文献を見るかのどちらかである。 この議論は、両方の場合において、学習が数えられるということは無限に数えられるということを意味する。 数える最も単純なケースにトランスフォーマーの「推論」を蒸留しようとする論文はほとんどないが、長さの一般化の調査は文学全体を通して行われる。 NLP の "train short, test long" パラダイムでは、長さは訓練文の長さを指す。 形式言語認識では、長さは入力シーケンスの長さ、またはプッシュダウンオートマトンによって誘導される最大スタックサイズを指す。 一般の問題解決において、長さ(英: length)とは、帰納的推論鎖のホップ数または再帰深さを指す。 すべてのケースにおいて、カウントはタスクの成功の中心です。 そして重要なのは、カウントをインダクティブに一般化することが、OODインスタンスの成功の中心であることだ。 この研究は、数えられるようなトレーニング言語モデルに関する広範な経験的な結果を提供する。 我々は、RNN、Transformer、State-Space Models、RWKVといったアーキテクチャを実験する。 我々は, OOD-position や OOD-vocabulary による一般化の限界を回避するために, 慎重に設計されたタスク形式, 補助タスク, 位置埋め込みを提案する。 従来のRNNは帰納的カウントを自明に達成するが、トランスフォーマーはドメイン外カウントに位置埋め込みを頼らなければならない。 数値化がトランスフォーマーの表現性に関する多くの議論の基盤となっているため、我々はコミュニティに対して、形式的特徴付けで定義されたプリミティブ関数の適用範囲を再検討するよう求めている。 最後に、現代のRNNは数え上げをインダクティブに一般化する上で、従来のRNNよりも性能が劣っている。 本稿では,現代のRNNの並列学習を可能にする設計選択が,再帰的特性のメリットを損なう理由について論じる。

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