論文の概要: Local to Global: Learning Dynamics and Effect of Initialization for Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03072v2
- Date: Thu, 27 Jun 2024 15:05:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-28 18:56:54.830019
- Title: Local to Global: Learning Dynamics and Effect of Initialization for Transformers
- Title（参考訳）: ローカル・トゥ・グローバル:学習ダイナミクスと変圧器の初期化の効果
- Authors: Ashok Vardhan Makkuva, Marco Bondaschi, Chanakya Ekbote, Adway Girish, Alliot Nagle, Hyeji Kim, Michael Gastpar,
- Abstract要約: 我々は一階マルコフ連鎖と単層変圧器に焦点をあてる。
我々は,次世代の予測損失に基づいてトレーニングしたトランスフォーマーパラメータが,グローバルあるいはローカルのミニマに収束可能であることを証明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.02103237675619
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, transformer-based models have revolutionized deep learning, particularly in sequence modeling. To better understand this phenomenon, there is a growing interest in using Markov input processes to study transformers. However, our current understanding in this regard remains limited with many fundamental questions about how transformers learn Markov chains still unanswered. In this paper, we address this by focusing on first-order Markov chains and single-layer transformers, providing a comprehensive characterization of the learning dynamics in this context. Specifically, we prove that transformer parameters trained on next-token prediction loss can either converge to global or local minima, contingent on the initialization and the Markovian data properties, and we characterize the precise conditions under which this occurs. To the best of our knowledge, this is the first result of its kind highlighting the role of initialization. We further demonstrate that our theoretical findings are corroborated by empirical evidence. Based on these insights, we provide guidelines for the initialization of transformer parameters and demonstrate their effectiveness. Finally, we outline several open problems in this arena. Code is available at: https://github.com/Bond1995/Markov.
- Abstract（参考訳）: 近年、トランスフォーマーベースのモデルは、特にシーケンスモデリングにおいてディープラーニングに革命をもたらした。
この現象をよりよく理解するために、マルコフ入力プロセスを用いてトランスフォーマーを研究することへの関心が高まっている。
しかしながら、この点に関する我々の現在の理解は、トランスフォーマーがマルコフ連鎖を学習する方法に関する多くの基本的な質問に限られている。
本稿では,一階のマルコフ連鎖と単層変圧器に着目し,この文脈における学習力学の包括的特徴を提供する。
具体的には、次トーケン予測損失に基づいて訓練されたトランスフォーマーパラメータが、大域的または局所的なミニマに収束し、初期化とマルコフ的データ特性に依存することを証明し、それが起こる正確な条件を特徴付ける。
私たちの知る限りでは、これは、初期化の役割を強調するこの種の結果の最初のものです。
さらに、我々の理論的な発見が実証的な証拠によって裏付けられていることを実証する。
これらの知見に基づき、変換器パラメータの初期化のためのガイドラインを提供し、その有効性を実証する。
最後に、この領域におけるいくつかのオープンな問題を概説する。
コードは、https://github.com/Bond1995/Markov.comで入手できる。
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