論文の概要: Hidden Holes: topological aspects of language models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05798v1
- Date: Sun, 9 Jun 2024 14:25:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 17:57:33.332232
- Title: Hidden Holes: topological aspects of language models
- Title（参考訳）: 隠れホール:言語モデルのトポロジ的側面
- Authors: Stephen Fitz, Peter Romero, Jiyan Jonas Schneider,
- Abstract要約: 我々は,GPTに基づく大規模言語モデルにおけるトポロジ的構造の発達について,訓練中の深度と時間にわたって検討した。
後者は、すべての自然言語に共通する変化パターンを持つが、合成されたデータがない、よりトポロジ的な複雑さを示すことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1172147007388977
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We explore the topology of representation manifolds arising in autoregressive neural language models trained on raw text data. In order to study their properties, we introduce tools from computational algebraic topology, which we use as a basis for a measure of topological complexity, that we call perforation. Using this measure, we study the evolution of topological structure in GPT based large language models across depth and time during training. We then compare these to gated recurrent models, and show that the latter exhibit more topological complexity, with a distinct pattern of changes common to all natural languages but absent from synthetically generated data. The paper presents a detailed analysis of the representation manifolds derived by these models based on studying the shapes of vector clouds induced by them as they are conditioned on sentences from corpora of natural language text. The methods developed in this paper are novel in the field and based on mathematical apparatus that might be unfamiliar to the target audience. To help with that we introduce the minimum necessary theory, and provide additional visualizations in the appendices. The main contribution of the paper is a striking observation about the topological structure of the transformer as compared to LSTM based neural architectures. It suggests that further research into mathematical properties of these neural networks is necessary to understand the operation of large transformer language models. We hope this work inspires further explorations in this direction within the NLP community.
- Abstract（参考訳）: 生テキストデータに基づいて学習した自己回帰型ニューラルネットワークモデルにおける表現多様体の位相について検討する。
それらの性質を研究するために、我々は、トポロジ的複雑性の尺度として使用する計算代数的トポロジ(英語版)のツールを導入し、これをパーフォレーション(英語版)と呼ぶ。
本研究では,GPTに基づく大規模言語モデルにおけるトポロジ的構造の発達を,学習中の深さと時間にわたって研究する。
次に、これらをゲート型リカレントモデルと比較し、後者は、すべての自然言語に共通する変化パターンを持つが、合成的に生成されたデータがない、よりトポロジ的な複雑さを示すことを示す。
本稿では,これらのモデルにより導出される表現多様体について,自然言語テキストのコーパスの文に条件付けされたベクトル雲の形状について,詳細な解析を行った。
本研究で開発された手法は,対象者には馴染みのない数学的手法を基礎として,この分野における斬新な手法である。
そのために最低限必要な理論を導入し、付録に付加的な視覚化を提供する。
この論文の主な貢献は、LSTMに基づくニューラルネットワークと比較して、トランスのトポロジカルな構造に関する顕著な観察である。
これらのニューラルネットワークの数学的性質に関するさらなる研究は、大きなトランスフォーマー言語モデルの操作を理解するために必要である。
この取り組みがNLPコミュニティ内のこの方向をさらに探究することを期待しています。
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