論文の概要: Counting in Small Transformers: The Delicate Interplay between Attention and Feed-Forward Layers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11542v2
- Date: Tue, 8 Oct 2024 08:49:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 21:10:26.182404
- Title: Counting in Small Transformers: The Delicate Interplay between Attention and Feed-Forward Layers
- Title（参考訳）: 小形変圧器の計数:注意層とフィードフォワード層との詳細な相互作用
- Authors: Freya Behrens, Luca Biggio, Lenka Zdeborová,
- Abstract要約: アーキテクチャ設計の選択がトランスフォーマーが実装し学習できるソリューションの空間にどのように影響するかを検討する。
小型変圧器が理論的に実装できる2つの異なる計数戦略を特徴付ける。
簡単な設定であっても、モデル設計のわずかなバリエーションは、トランスフォーマーが学習するソリューションに大きな変化をもたらす可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.26331213222281
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How do different architectural design choices influence the space of solutions that a transformer can implement and learn? How do different components interact with each other to shape the model's hypothesis space? We investigate these questions by characterizing the solutions simple transformer blocks can implement when challenged to solve the histogram task -- counting the occurrences of each item in an input sequence from a fixed vocabulary. Despite its apparent simplicity, this task exhibits a rich phenomenology: our analysis reveals a strong inter-dependence between the model's predictive performance and the vocabulary and embedding sizes, the token-mixing mechanism and the capacity of the feed-forward block. In this work, we characterize two different counting strategies that small transformers can implement theoretically: relation-based and inventory-based counting, the latter being less efficient in computation and memory. The emergence of either strategy is heavily influenced by subtle synergies among hyperparameters and components, and depends on seemingly minor architectural tweaks like the inclusion of softmax in the attention mechanism. By introspecting models trained on the histogram task, we verify the formation of both mechanisms in practice. Our findings highlight that even in simple settings, slight variations in model design can cause significant changes to the solutions a transformer learns.
- Abstract（参考訳）: 異なるアーキテクチャ設計の選択は、トランスフォーマーが実装し学習できるソリューションの空間にどのように影響しますか?
モデルの仮説空間を形成するために、異なるコンポーネントはどのように相互作用するのか?
固定語彙からの入力シーケンスにおける各項目の発生を数えて, ヒストグラム課題の解決に挑戦する場合に, 単純変圧器ブロックが実装できる解を特徴付けることにより, これらの疑問を解明する。
モデルの性能と語彙と埋め込みサイズ,トークン混合機構,フィードフォワードブロックの容量との間には,強い相互依存性があることを明らかにする。
本研究では,小型変圧器が理論的に実装できる2つの異なる計数戦略を特徴付ける。
どちらの戦略の出現も、ハイパーパラメータやコンポーネント間の微妙な相乗効果の影響を強く受けており、注意機構にソフトマックスが組み込まれているような、一見小さなアーキテクチャ上の変更に依存している。
ヒストグラムタスクで訓練されたモデルのイントロスペクションにより、実際に両方のメカニズムの形成を検証する。
簡単な設定であっても、モデル設計のわずかなバリエーションは、トランスフォーマーが学習するソリューションに大きな変化をもたらす可能性がある。
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