Fugu-MT 論文翻訳(概要): Arbitrary Length Generalization for Addition

論文の概要: Arbitrary Length Generalization for Addition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00075v1
Date: Fri, 31 May 2024 03:01:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 08:43:16.489156
Title: Arbitrary Length Generalization for Addition
Title（参考訳）: 付加のための任意長一般化法
Authors: Alexandre Galvao Patriota,
Abstract要約: 本稿では,2桁の数値を未知の桁数に加算することを一般化する,小さなトランスフォーマーモデルを提案する。提案手法では, 右から左へ処理を行う自己回帰生成手法を用いて, 多数の値を追加するための共通手動手法を模倣する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper introduces a novel training methodology that enables a small Transformer model to generalize the addition of two-digit numbers to numbers with unseen lengths of digits. The proposed approach employs an autoregressive generation technique, processing from right to left, which mimics a common manual method for adding large numbers. To the best of my knowledge, this methodology has not been previously explored in the literature. All results are reproducible, and the corresponding R code is available at: \url{https://github.com/AGPatriota/ALGA-R/}.
Abstract（参考訳）: 本稿では,2桁の数値を未知の桁数に加算する手法を,小型トランスフォーマーモデルで実現するための新しいトレーニング手法を提案する。提案手法では, 右から左へ処理を行う自己回帰生成手法を用いて, 多数の値を追加するための共通手動手法を模倣する。私の知る限りでは、この方法論は文献ではこれまで研究されていない。すべての結果は再現可能であり、対応するRコードは以下の通りである。

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