論文の概要: Towards a theory of how the structure of language is acquired by deep neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00048v3
• Date: Tue, 29 Oct 2024 16:35:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:37:33.401582
• Title: Towards a theory of how the structure of language is acquired by deep neural networks
• Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークによる言語構造獲得の理論
• Authors: Francesco Cagnetta, Matthieu Wyart,
• Abstract要約: 木のような生成モデルを用いて、自然言語で見られる階層構造の多くをキャプチャする。 トークンとトークンの相関は文法の隠れ変数の表現を構築するのに有効であることを示す。 トレーニングセットのサイズと効果的な相関範囲の関係は、我々の合成データセットを超えていると推測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.363756171493383
• License:
• Abstract: How much data is required to learn the structure of a language via next-token prediction? We study this question for synthetic datasets generated via a Probabilistic Context-Free Grammar (PCFG) -- a tree-like generative model that captures many of the hierarchical structures found in natural languages. We determine token-token correlations analytically in our model and show that they can be used to build a representation of the grammar's hidden variables, the longer the range the deeper the variable. In addition, a finite training set limits the resolution of correlations to an effective range, whose size grows with that of the training set. As a result, a Language Model trained with increasingly many examples can build a deeper representation of the grammar's structure, thus reaching good performance despite the high dimensionality of the problem. We conjecture that the relationship between training set size and effective range of correlations holds beyond our synthetic datasets. In particular, our conjecture predicts how the scaling law for the test loss behaviour with training set size depends on the length of the context window, which we confirm empirically in Shakespeare's plays and Wikipedia articles.
• Abstract（参考訳）: 言語の構造を学ぶのにどのくらいのデータが必要か? 本研究では,確率論的文脈自由文法(PCFG)を用いて生成した合成データセットについて検討する。 モデルを用いてトークンとトークンの相関関係を解析的に決定し,文法の隠れ変数を表現できることを示す。 さらに、有限トレーニングセットは、相関の分解を、トレーニングセットのサイズが大きくなる有効範囲に制限する。 結果として、多くの例で訓練された言語モデルは、文法の構造をより深く表現することができるため、問題の高次元性にもかかわらず、優れた性能を達成することができる。 トレーニングセットのサイズと効果的な相関範囲の関係は、我々の合成データセットを超えていると推測する。 特に,トレーニングセットサイズによるテスト損失行動のスケーリング法則が,シェイクスピアの戯曲やウィキペディアの記事で実証的に確認されたコンテキストウィンドウの長さに依存するかを予測する。

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