論文の概要: Masked Mixers for Language Generation and Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01482v1
• Date: Mon, 2 Sep 2024 22:17:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-06 03:35:27.576540
• Title: Masked Mixers for Language Generation and Retrieval
• Title（参考訳）: 言語生成と検索のためのマスケミキサー
• Authors: Benjamin L. Badger,
• Abstract要約: トランスにおける入力表現の精度は低いが,マスクミキサーではより正確に表現できる。 TinyStoriesに適用されたマスク付きミキサーは、初期のトランスフォーマー実装よりも効率的に因果言語タスクを学習する。 本稿では,既存の生成モデル埋め込みに基づく検索モデルの効率的なトレーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Attention mechanisms that confer selective focus on a strict subset of input elements are nearly ubiquitous in language models today. We posit there to be downside to the use of attention: most information present in the input is necessarily lost. In support of this idea we observe poor input representation accuracy in transformers, but find more accurate representation in what we term masked mixers which replace self-attention with masked convolutions. Applied to TinyStories the masked mixer learns causal language tasks more efficiently than early transformer implementations and somewhat less efficiently than optimized, current implementations. The most efficient learning algorithm observed for this dataset is a transformer-masked mixer hybrid, suggesting that these models learn in an orthogonal manner. We hypothesized that the information loss exhibited by transformers would be much more detrimental to retrieval than generation, and to test this we introduce an efficient training approach for retrieval models based on existing generative model embeddings. With this method, embeddings from masked mixers are found to result in far better summary-to-story retrieval compared to embeddings from transformers.
• Abstract（参考訳）: 入力要素の厳密な部分集合に選択的に焦点をあてる注意機構は、今日の言語モデルにおいてほぼどこでも見られる。 私たちは、注意力の使用のマイナス面として、入力に存在するほとんどの情報が必然的に失われていると仮定します。 この考え方を支持するために、変換器における入力表現の精度が低いが、自己認識をマスク畳み込みに置き換えるマスクミキサーと呼ばれるものにおいて、より正確な表現を求める。 TinyStoriesに適用されたマスク付きミキサーは、初期のトランスフォーマー実装よりも因果言語タスクを効率よく学習し、最適化された現在の実装よりも若干効率が低い。 このデータセットで観測される最も効率的な学習アルゴリズムはトランスフォーマー・マザード・ミキサーハイブリッドであり、これらのモデルが直交的に学習することを示唆している。 変換器が提示する情報損失は, 生成よりも検索に負担がかかると仮定し, 既存の生成モデル埋め込みに基づく検索モデルの効率的なトレーニング手法を提案する。 この方法により, マスクミキサーの埋め込みは, 変圧器の埋め込みに比べて, より優れた要約から物語の検索をもたらすことがわかった。

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