論文の概要: Transformer Block Coupling and its Correlation with Generalization in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07810v4
• Date: Mon, 03 Mar 2025 19:51:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:12:19.351772
• Title: Transformer Block Coupling and its Correlation with Generalization in LLMs
• Title（参考訳）: LLMにおける変圧器ブロック結合と一般化との関係
• Authors: Murdock Aubry, Haoming Meng, Anton Sugolov, Vardan Papyan,
• Abstract要約: トランスブロックを通過するトークン埋め込みの軌跡について検討する。 大規模言語モデルにおけるtextbftransformer ブロックの結合現象を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.007031501305338
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have made significant strides in natural language processing, and a precise understanding of the internal mechanisms driving their success is essential. In this work, we analyze the trajectories of token embeddings as they pass through transformer blocks, linearizing the system along these trajectories through their Jacobian matrices. By examining the relationships between these block Jacobians, we uncover the phenomenon of \textbf{transformer block coupling} in a multitude of LLMs, characterized by the coupling of their top singular vectors across tokens and depth. Our findings reveal that coupling \textit{positively correlates} with model performance, and that this relationship is stronger than with other hyperparameters such as parameter count, model depth, and embedding dimension. We further investigate the emergence of these properties through training, observing the progressive development of coupling, as well as increased linearity and layer-wise exponential growth in the token trajectories. Additionally, experiments with ViTs further validate emergence of coupling and its correlation between coupling and generalization, complementing our findings in LLMs. Collectively, these insights provide a novel perspective on token interactions in transformers and open directions for studying and improving training and generalization.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において大きな進歩を遂げており、その成功を導く内部メカニズムの正確な理解が不可欠である。 本研究では,トークン埋め込みの軌跡をトランスフォーマーブロックを通過して解析し,これらの軌跡に沿ってジャコビアン行列を線形化する。 これらのブロックヤコビアン間の関係を調べることで、トークンと深さをまたいだ頂点特異ベクトルのカップリングを特徴とする複数の LLM における \textbf{transformer block coupling} の現象を明らかにする。 以上より, パラメータ数, モデル深度, 埋め込み次元などの他のハイパーパラメータに比べて, 結合がモデル性能と相関していることが示唆された。 さらに、これらの特性の出現をトレーニングし、結合の進行的発達を観察し、また、トークン軌道における線形性の増加と層ワイド指数的成長を観察する。 さらに、ViTsを用いた実験は、結合の出現とその結合と一般化の相関を更に検証し、LLMにおける我々の発見を補完する。 これらの知見は、トランスフォーマーにおけるトークン相互作用の新たな視点と、トレーニングと一般化の研究と改善のためのオープンな方向を提供する。

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