論文の概要: Transformers meet Neural Algorithmic Reasoners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09308v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 16:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 16:45:33.091501
• Title: Transformers meet Neural Algorithmic Reasoners
• Title（参考訳）: トランスフォーマーがニューラルアルゴリズム推論器と出会う
• Authors: Wilfried Bounsi, Borja Ibarz, Andrew Dudzik, Jessica B. Hamrick, Larisa Markeeva, Alex Vitvitskyi, Razvan Pascanu, Petar Veličković,
• Abstract要約: 我々は、トランスフォーマー言語理解とグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくニューラルネットワーク推論(NAR)の堅牢性を組み合わせた新しいアプローチを提案する。 CLRS-30ベンチマークのテキストベースバージョンであるCLRS-Text上で得られたTransNARモデルを評価し,アルゴリズム推論のためのTransformerのみのモデルよりも大幅に向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.5785372289558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers have revolutionized machine learning with their simple yet effective architecture. Pre-training Transformers on massive text datasets from the Internet has led to unmatched generalization for natural language understanding (NLU) tasks. However, such language models remain fragile when tasked with algorithmic forms of reasoning, where computations must be precise and robust. To address this limitation, we propose a novel approach that combines the Transformer's language understanding with the robustness of graph neural network (GNN)-based neural algorithmic reasoners (NARs). Such NARs proved effective as generic solvers for algorithmic tasks, when specified in graph form. To make their embeddings accessible to a Transformer, we propose a hybrid architecture with a two-phase training procedure, allowing the tokens in the language model to cross-attend to the node embeddings from the NAR. We evaluate our resulting TransNAR model on CLRS-Text, the text-based version of the CLRS-30 benchmark, and demonstrate significant gains over Transformer-only models for algorithmic reasoning, both in and out of distribution.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、シンプルだが効果的なアーキテクチャで機械学習に革命をもたらした。 インターネットから大量のテキストデータセットを事前学習するトランスフォーマーは、自然言語理解(NLU)タスクの未整合の一般化につながっている。 しかし、そのような言語モデルは、アルゴリズム的な推論の形式を扱う際にも脆弱なままであり、計算は正確で堅牢でなければならない。 この制限に対処するために、Transformer言語理解とグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくニューラルネットワーク推論(NAR)の堅牢性を組み合わせた新しいアプローチを提案する。 このようなNARは、グラフ形式で指定されたアルゴリズムタスクの汎用的な解法として有効であることが証明された。 トランスフォーマーへの埋め込みを可能にするために,言語モデルのトークンをNARからのノード埋め込みにクロスアタッチ可能な,2段階のトレーニング手順を備えたハイブリッドアーキテクチャを提案する。 CLRS-30ベンチマークのテキストベースのバージョンであるCLRS-Text上で得られたTransNARモデルを評価し、分布内および外の両方のアルゴリズム推論のためのTransformerのみのモデルよりも大幅に向上したことを示す。

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