論文の概要: Talking Heads: Understanding Inter-layer Communication in Transformer Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09519v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 18:12:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 17:34:26.640387
- Title: Talking Heads: Understanding Inter-layer Communication in Transformer Language Models
- Title(参考訳): 話す頭:トランスフォーマー言語モデルにおける層間コミュニケーションの理解
- Authors: Jack Merullo, Carsten Eickhoff, Ellie Pavlick,
- Abstract要約: トランスフォーマー言語モデル(LM)が、初期レイヤから後期レイヤに機能を渡すことが分かりました。
LMがこれを実現するために使用する特定のメカニズムを分析することで、リストからアイテムをリコールするためにも使用されることが分かる。
分析の結果,言語モデルの事前学習から得られた驚くほど複雑な解釈可能な構造が明らかになった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.2976613483151
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Although it is known that transformer language models (LMs) pass features from early layers to later layers, it is not well understood how this information is represented and routed by the model. By analyzing particular mechanism LMs use to accomplish this, we find that it is also used to recall items from a list, and show that this mechanism can explain an otherwise arbitrary-seeming sensitivity of the model to the order of items in the prompt. Specifically, we find that models write into low-rank subspaces of the residual stream to represent features which are then read out by specific later layers, forming low-rank communication channels between layers. By decomposing attention head weight matrices with the Singular Value Decomposition (SVD), we find that previously described interactions between heads separated by one or more layers can be predicted via analysis of their weight matrices. We show that it is possible to manipulate the internal model representations as well as edit model weights based on the mechanism we discover in order to significantly improve performance on our synthetic Laundry List task, which requires recall from a list, often improving task accuracy by over 20%. Our analysis reveals a surprisingly intricate interpretable structure learned from language model pretraining, and helps us understand why sophisticated LMs sometimes fail in simple domains, facilitating future analysis of more complex behaviors.
- Abstract(参考訳): トランスフォーマー言語モデル(LM)が初期層から後期層に特徴を渡すことは知られているが、この情報がモデルによってどのように表現され、ルートされるかはよく分かっていない。
LMがこれを実現するために使用する特定のメカニズムを解析することにより、リストからアイテムをリコールすることも可能であることが分かり、このメカニズムは、他の方法ではモデルの任意の感度をプロンプト内のアイテムの順序に説明できることを示す。
具体的には、モデルが残差ストリームの低ランク部分空間に書き込まれ、後続の層によって読み出される特徴を表現し、層間の低ランク通信チャネルを形成する。
重み行列をSingular Value Decomposition (SVD) で分解することにより, 1層以上の層で分離した頭部間の相互作用を, 重み行列の解析により予測できることが判明した。
そこで本研究では,内部モデル表現の操作やモデル重み付けの編集が可能であることを示し,その機構をベースとして,リストからのリコールを必要とするLundry Listタスクの性能を大幅に向上させることで,タスク精度を20%以上向上させることが可能であることを示した。
我々の分析では、言語モデル事前学習から学んだ驚くほど複雑な解釈可能な構造を明らかにし、なぜ洗練されたLMが単純なドメインで失敗するのかを理解するのに役立ち、より複雑な振る舞いの将来の分析を容易にする。
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