論文の概要: How Truncating Weights Improves Reasoning in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03068v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 08:51:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 19:19:28.701046
• Title: How Truncating Weights Improves Reasoning in Language Models
• Title（参考訳）: トレンシングウェイトが言語モデルにおける推論を改善する方法
• Authors: Lei Chen, Joan Bruna, Alberto Bietti,
• Abstract要約: 特定のグローバルな関連が、特定の重み成分やトランスフォーマーブロックにどのように格納されるかを検討する。 実験的にも理論的にも、トレーニング中にどのように起こるのかを分析します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.80959223722325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In addition to the ability to generate fluent text in various languages, large language models have been successful at tasks that involve basic forms of logical "reasoning" over their context. Recent work found that selectively removing certain components from weight matrices in pre-trained models can improve such reasoning capabilities. We investigate this phenomenon further by carefully studying how certain global associations tend to be stored in specific weight components or Transformer blocks, in particular feed-forward layers. Such associations may hurt predictions in reasoning tasks, and removing the corresponding components may then improve performance. We analyze how this arises during training, both empirically and theoretically, on a two-layer Transformer trained on a basic reasoning task with noise, a toy associative memory model, and on the Pythia family of pre-trained models tested on simple reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 様々な言語で流動的なテキストを生成する能力に加えて、大きな言語モデルは、その文脈における論理的「推論」の基本的な形式を含むタスクで成功している。 近年の研究では、事前訓練されたモデルにおける重み行列から特定の成分を選択的に除去することで、そのような推論能力を向上させることが判明している。 本研究では,この現象を,特定の重み成分やトランスフォーマーブロック,特にフィードフォワード層に蓄積する傾向のあるグローバルアソシエーションについて,慎重に検討する。 このような関連性は、推論タスクの予測を損なう可能性があり、対応するコンポーネントを削除することでパフォーマンスが向上する可能性がある。 実験的にも理論的にも、ノイズによる基本的な推論タスク、おもちゃの連想記憶モデル、および単純な推論タスクでテストされた事前学習されたモデルのPythiaファミリで訓練された2層トランスフォーマー上で、この現象がどのように起こるかを分析する。

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