論文の概要: Attention as a Hypernetwork

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05816v1
• Date: Sun, 9 Jun 2024 15:08:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 17:57:33.306685
• Title: Attention as a Hypernetwork
• Title（参考訳）: Hypernetworkとしての注意
• Authors: Simon Schug, Seijin Kobayashi, Yassir Akram, João Sacramento, Razvan Pascanu,
• Abstract要約: トランスフォーマーは、トレーニング中に構成部品に遭遇した可能性があるが、構成が存在しない新しい問題インスタンスに一般化することができる。 モデルのサイズとデータのスケーリングによって構成の一般化が実現され,変換器内で機能的に構造化された潜在コードが発生することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.087242869138223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Transformers can under some circumstances generalize to novel problem instances whose constituent parts might have been encountered during training but whose compositions have not. What mechanisms underlie this ability for compositional generalization? By reformulating multi-head attention as a hypernetwork, we reveal that a low-dimensional latent code specifies key-query specific operations. We find empirically that this latent code is highly structured, capturing information about the subtasks performed by the network. Using the framework of attention as a hypernetwork we further propose a simple modification of multi-head linear attention that strengthens the ability for compositional generalization on a range of abstract reasoning tasks. In particular, we introduce a symbolic version of the Raven Progressive Matrices human intelligence test on which we demonstrate how scaling model size and data enables compositional generalization and gives rise to a functionally structured latent code in the transformer.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、ある状況下では、トレーニング中に構成部品に遭遇したかもしれないが、構成が存在しない新しい問題事例に一般化することができる。 この構成一般化能力を実現するメカニズムは何か? マルチヘッドアテンションをハイパーネットワークとして再構成することにより、低次元の潜伏符号がキークエリの特定の操作を規定していることを明らかにする。 この潜在コードは高度に構造化されており、ネットワークによって実行されるサブタスクに関する情報をキャプチャする。 注意の枠組みをハイパーネットワークとして用い,抽象的推論タスクの多頭部線形注意の簡易な修正を提案する。 特に,Raven Progressive Matricesヒューマンインテリジェンステストのシンボリックバージョンを紹介し,モデルサイズとデータのスケーリングによって構成一般化が可能になり,トランスフォーマーに機能的に構造化された潜在コードが発生することを示す。

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