論文の概要: Distributional Associations vs In-Context Reasoning: A Study of Feed-forward and Attention Layers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03068v2
• Date: Thu, 06 Mar 2025 23:55:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 19:13:14.585483
• Title: Distributional Associations vs In-Context Reasoning: A Study of Feed-forward and Attention Layers
• Title（参考訳）: 配当関係と文脈推論--フィードフォワード層とアテンション層の検討
• Authors: Lei Chen, Joan Bruna, Alberto Bietti,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデルにおけるフィードフォワード層とアテンション層との区別について検討する。 フィードフォワード層はビッグラムのような単純な分布関係を学習する傾向があり、注意層は文脈内推論にフォーカスする。
• 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: Large language models have been successful at tasks involving basic forms of in-context reasoning, such as generating coherent language, as well as storing vast amounts of knowledge. At the core of the Transformer architecture behind such models are feed-forward and attention layers, which are often associated to knowledge and reasoning, respectively. In this paper, we study this distinction empirically and theoretically in a controlled synthetic setting where certain next-token predictions involve both distributional and in-context information. We find that feed-forward layers tend to learn simple distributional associations such as bigrams, while attention layers focus on in-context reasoning. Our theoretical analysis identifies the noise in the gradients as a key factor behind this discrepancy. Finally, we illustrate how similar disparities emerge in pre-trained models through ablations on the Pythia model family on simple reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、コヒーレント言語の生成や膨大な量の知識の保存といった、コンテキスト内推論の基本形式を含むタスクで成功している。 これらのモデルの背後にあるTransformerアーキテクチャのコアはフィードフォワード層とアテンション層であり、それぞれが知識と推論に関連付けられていることが多い。 本稿では,この区別を,ある次トーケン予測が分布情報と文脈内情報の両方を含む制御された合成環境において,経験的,理論的に検討する。 フィードフォワード層はビッグラムのような単純な分布関係を学習する傾向があり、注意層は文脈内推論にフォーカスする。 我々の理論的解析は、勾配のノイズを、この相違の背後にある重要な要因として特定する。 最後に、Pythiaモデルファミリにおける単純な推論タスクの省略を通じて、事前学習モデルに類似した相違が出現する様子を説明する。

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