論文の概要: Modularity in Transformers: Investigating Neuron Separability & Specialization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17324v1
- Date: Fri, 30 Aug 2024 14:35:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-02 15:08:40.251146
- Title: Modularity in Transformers: Investigating Neuron Separability & Specialization
- Title（参考訳）: 変圧器のモジュール性 : ニューロン分離性と特殊性の検討
- Authors: Nicholas Pochinkov, Thomas Jones, Mohammed Rashidur Rahman,
- Abstract要約: トランスフォーマーモデルは様々なアプリケーションでますます普及していますが、内部動作に対する我々の理解は限定的です。
本稿では、視覚(ViT)モデルと言語(Mistral 7B)モデルの両方に着目し、トランスフォーマーアーキテクチャ内のニューロンのモジュラリティとタスクの特殊化について検討する。
選択的プルーニングとMoEficationクラスタリングの組み合わせを用いて、異なるタスクやデータサブセットにわたるニューロンの重複と特殊化を分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Transformer models are increasingly prevalent in various applications, yet our understanding of their internal workings remains limited. This paper investigates the modularity and task specialization of neurons within transformer architectures, focusing on both vision (ViT) and language (Mistral 7B) models. Using a combination of selective pruning and MoEfication clustering techniques, we analyze the overlap and specialization of neurons across different tasks and data subsets. Our findings reveal evidence of task-specific neuron clusters, with varying degrees of overlap between related tasks. We observe that neuron importance patterns persist to some extent even in randomly initialized models, suggesting an inherent structure that training refines. Additionally, we find that neuron clusters identified through MoEfication correspond more strongly to task-specific neurons in earlier and later layers of the models. This work contributes to a more nuanced understanding of transformer internals and offers insights into potential avenues for improving model interpretability and efficiency.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルは様々なアプリケーションでますます普及していますが、内部動作に対する我々の理解は限定的です。
本稿では、視覚(ViT)モデルと言語(Mistral 7B)モデルの両方に着目し、トランスフォーマーアーキテクチャ内のニューロンのモジュラリティとタスクの特殊化について検討する。
選択的プルーニングとMoEficationクラスタリングの組み合わせを用いて、異なるタスクやデータサブセットにわたるニューロンの重複と特殊化を分析する。
本研究は,タスク固有のニューロン群が,タスク間の重なり合いの程度が異なることを示すものである。
ランダムに初期化したモデルであっても、ニューロンの重要パターンがある程度持続していることが観察され、洗練を訓練する固有の構造が示唆された。
さらに、MoEficationによって同定されたニューロンクラスターは、モデルの初期層と後期層のタスク特異的ニューロンに強く対応していることが判明した。
この研究はトランスフォーマー内部のより微妙な理解に寄与し、モデルの解釈可能性と効率を改善するための潜在的な方法に関する洞察を提供する。
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