論文の概要: Everything Everywhere All at Once: LLMs can In-Context Learn Multiple Tasks in Superposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05603v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 01:28:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:38:51.495488
• Title: Everything Everywhere All at Once: LLMs can In-Context Learn Multiple Tasks in Superposition
• Title（参考訳）: すべてを一度にすべて:LLMは複数のタスクを重ね合わせて学習できる
• Authors: Zheyang Xiong, Ziyang Cai, John Cooper, Albert Ge, Vasilis Papageorgiou, Zack Sifakis, Angeliki Giannou, Ziqian Lin, Liu Yang, Saurabh Agarwal, Grigorios G Chrysos, Samet Oymak, Kangwook Lee, Dimitris Papailiopoulos,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、コンテキスト内学習機能を示す。 LLMは複数の計算的に異なるICLタスクを同時に実行できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.741274626546666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable in-context learning (ICL) capabilities. In this study, we explore a surprising phenomenon related to ICL: LLMs can perform multiple, computationally distinct ICL tasks simultaneously, during a single inference call, a capability we term "task superposition". We provide empirical evidence of this phenomenon across various LLM families and scales and show that this phenomenon emerges even if we train the model to in-context learn one task at a time. We offer theoretical explanations that this capability is well within the expressive power of transformers. We also explore how LLMs internally compose task vectors during superposition. Furthermore, we show that larger models can solve more ICL tasks in parallel, and better calibrate their output distribution. Our findings offer insights into the latent capabilities of LLMs, further substantiate the perspective of "LLMs as superposition of simulators", and raise questions about the mechanisms enabling simultaneous task execution.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、コンテキスト内学習(ICL)機能を示す。 本研究では,ICLに関連する驚くべき現象について考察する: LLMは,単一の推論コール中に,複数の計算学的に異なるICLタスクを同時に実行することができる。 我々は,この現象を様々なLLMファミリーやスケールで実証的に証明し,この現象が一度に1つのタスクをインコンテキストで学習するようにモデルを訓練しても,その現象が現れることを示す。 我々はこの能力が変圧器の表現力の範囲内にあるという理論的説明を提供する。 また、重ね合わせ中にLCMが内部的にタスクベクトルを構成する方法についても検討する。 さらに、より大規模なモデルでは、より多くのICLタスクを並列に解決し、出力分布のキャリブレーションを向上できることを示す。 本研究は,LCMの潜伏能力に関する知見を提供し,シミュレータの重ね合わせとしてのLLMの視点をさらに裏付けるとともに,同時タスク実行を可能にするメカニズムに関する疑問を提起する。

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