論文の概要: Dissecting Multiplication in Transformers: Insights into LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15360v1
- Date: Mon, 22 Jul 2024 04:07:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 16:10:42.906988
- Title: Dissecting Multiplication in Transformers: Insights into LLMs
- Title（参考訳）: 変圧器における乗算の分別:LLMへの展望
- Authors: Luyu Qiu, Jianing Li, Chi Su, Chen Jason Zhang, Lei Chen,
- Abstract要約: 本稿では,この領域における変圧器の不完全性を探索し,説明するために,典型的な算術的タスクである整数乗法に焦点を当てる。
n桁整数乗算を行うために訓練されたバニラ変圧器の包括的解析を行う。
乗算タスクにおける変換器の性能向上のための改良を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.109124772063574
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Transformer-based large language models have achieved remarkable performance across various natural language processing tasks. However, they often struggle with seemingly easy tasks like arithmetic despite their vast capabilities. This stark disparity raise human's concerns about their safe and ethical use, hinder their widespread adoption.In this paper, we focus on a typical arithmetic task, integer multiplication, to explore and explain the imperfection of transformers in this domain. We provide comprehensive analysis of a vanilla transformer trained to perform n-digit integer multiplication. Our observations indicate that the model decomposes multiplication task into multiple parallel subtasks, sequentially optimizing each subtask for each digit to complete the final multiplication. Based on observation and analysis, we infer the reasons of transformers deficiencies in multiplication tasks lies in their difficulty in calculating successive carryovers and caching intermediate results, and confirmed this inference through experiments. Guided by these findings, we propose improvements to enhance transformers performance on multiplication tasks. These enhancements are validated through rigorous testing and mathematical modeling, not only enhance transformer's interpretability, but also improve its performance, e.g., we achieve over 99.9% accuracy on 5-digit integer multiplication with a tiny transformer, outperform LLMs GPT-4. Our method contributes to the broader fields of model understanding and interpretability, paving the way for analyzing more complex tasks and Transformer models. This work underscores the importance of explainable AI, helping to build trust in large language models and promoting their adoption in critical applications.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの大規模言語モデルは、様々な自然言語処理タスクで顕著なパフォーマンスを実現している。
しかし、その膨大な能力にもかかわらず、算術のような一見簡単なタスクに苦しむことが多い。
本稿では、この領域における変圧器の不完全性を探究し、説明するために、典型的な算術課題である整数乗算に焦点を当てる。
n桁整数乗算を行うために訓練されたバニラ変圧器の包括的解析を行う。
本研究は,複数の並列サブタスクに乗算タスクを分解し,各桁に対する各サブタスクを逐次最適化し,最終的な乗算を完了することを示す。
観測と解析から,乗算タスクにおけるトランスフォーマーの欠如の原因は,連続したトランジットの計算や中間結果のキャッシングが困難なことにあると推察し,実験により確認した。
これらの結果から,乗算タスクにおけるトランスフォーマー性能の向上を提案する。
これらの拡張は、厳密なテストと数学的モデリングによって検証され、変換器の解釈可能性の向上だけでなく、例えば、5桁整数乗算の99.9%以上の精度向上を実現している。
本手法は,より複雑なタスクやトランスフォーマーモデルを解析する手段として,モデル理解と解釈可能性の幅広い分野に寄与する。
この研究は、説明可能なAIの重要性を強調し、大きな言語モデルへの信頼の構築を支援し、重要なアプリケーションにおけるAIの採用を促進する。
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