論文の概要: How Transformers Utilize Multi-Head Attention in In-Context Learning? A Case Study on Sparse Linear Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04532v1
• Date: Thu, 8 Aug 2024 15:33:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 15:08:24.455380
• Title: How Transformers Utilize Multi-Head Attention in In-Context Learning? A Case Study on Sparse Linear Regression
• Title（参考訳）: インテクスト学習におけるマルチヘッドアテンションを利用したトランスフォーマーの活用 : 疎線形回帰を事例として
• Authors: Xingwu Chen, Lei Zhao, Difan Zou,
• Abstract要約: 本研究では、疎線形回帰問題を考察し、訓練されたマルチヘッドトランスがコンテキスト内学習を行う方法を検討する。 マルチヘッドの利用は層間における異なるパターンを示すことが実験的に明らかになった。 このような前処理列最適化アルゴリズムは、直交勾配勾配とリッジ回帰アルゴリズムを大幅に上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.64743851296488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the remarkable success of transformer-based models in various real-world tasks, their underlying mechanisms remain poorly understood. Recent studies have suggested that transformers can implement gradient descent as an in-context learner for linear regression problems and have developed various theoretical analyses accordingly. However, these works mostly focus on the expressive power of transformers by designing specific parameter constructions, lacking a comprehensive understanding of their inherent working mechanisms post-training. In this study, we consider a sparse linear regression problem and investigate how a trained multi-head transformer performs in-context learning. We experimentally discover that the utilization of multi-heads exhibits different patterns across layers: multiple heads are utilized and essential in the first layer, while usually only a single head is sufficient for subsequent layers. We provide a theoretical explanation for this observation: the first layer preprocesses the context data, and the following layers execute simple optimization steps based on the preprocessed context. Moreover, we demonstrate that such a preprocess-then-optimize algorithm can significantly outperform naive gradient descent and ridge regression algorithms. Further experimental results support our explanations. Our findings offer insights into the benefits of multi-head attention and contribute to understanding the more intricate mechanisms hidden within trained transformers.
• Abstract（参考訳）: 様々な現実世界のタスクにおいてトランスフォーマーベースのモデルが顕著に成功したにもかかわらず、その基盤となるメカニズムはいまだに理解されていない。 近年の研究では、線形回帰問題に対する文脈内学習者として変換器が勾配降下を実装できることが示唆されており、それに応じて様々な理論的解析が展開されている。 しかし、これらの研究は主に、特定のパラメータ構造を設計することでトランスフォーマーの表現力に焦点を合わせており、訓練後の動作メカニズムの包括的な理解が欠如している。 本研究では、疎線形回帰問題を考察し、訓練されたマルチヘッドトランスがコンテキスト内学習を行う方法を検討する。 複数のヘッドが第1層で利用され、必要不可欠なのに対して、通常1つのヘッドのみが後続層で十分であるのに対して、マルチヘッドの利用は層間で異なるパターンを示すことが実験的に明らかになった。 第1のレイヤはコンテキストデータを前処理し、以下のレイヤは前処理されたコンテキストに基づいて簡単な最適化手順を実行する。 さらに、そのような前処理列最適化アルゴリズムは、直交勾配勾配とリッジ回帰アルゴリズムを大幅に上回ることを実証する。 さらなる実験結果が説明に役立ちます。 本研究は,マルチヘッドアテンションの利点に関する知見を提供し,トレーニングされたトランスフォーマー内に隠されたより複雑なメカニズムの理解に寄与する。

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