Fugu-MT 論文翻訳(概要): ReLU's Revival: On the Entropic Overload in Normalization-Free Large Language Models

論文の概要: ReLU's Revival: On the Entropic Overload in Normalization-Free Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09637v2
Date: Fri, 25 Oct 2024 20:16:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 09:06:07.718257
Title: ReLU's Revival: On the Entropic Overload in Normalization-Free Large Language Models
Title（参考訳）: ReLUの復活: 正規化自由大言語モデルにおけるエントロピー過負荷について
Authors: Nandan Kumar Jha, Brandon Reagen,
Abstract要約: LayerNormは、現代の大規模言語モデル(LLM)において重要なコンポーネントである。本研究は、正規化自由デコーダのみのLLMにおける望ましいアクティベーション関数について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7802450241986945
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: LayerNorm is a critical component in modern large language models (LLMs) for stabilizing training and ensuring smooth optimization. However, it introduces significant challenges in mechanistic interpretability, outlier feature suppression, faithful signal propagation, and computational and communication complexity of private inference. This work explores desirable activation functions in normalization-free decoder-only LLMs. Contrary to the conventional preference for the GELU in transformer-based models, our empirical findings demonstrate an {\em opposite trend} -- ReLU significantly outperforms GELU in LayerNorm-free models, leading to an {\bf 8.2\%} perplexity improvement. We discover a key issue with GELU, where early layers experience entropic overload, leading to the under-utilization of the representational capacity of attention heads. This highlights that smoother activations like GELU are {\em ill-suited} for LayerNorm-free architectures, whereas ReLU's geometrical properties -- specialization in input space and intra-class selectivity -- lead to improved learning dynamics and better information retention in the absence of LayerNorm. This study offers key insights for optimizing transformer architectures where LayerNorm introduces significant challenges.
Abstract（参考訳）: LayerNormは、トレーニングの安定化とスムーズな最適化を保証するため、現代の大規模言語モデル(LLM)において重要なコンポーネントである。しかし、機械的解釈可能性、外乱特性抑制、忠実な信号伝達、およびプライベート推論の計算と通信の複雑さにおいて大きな課題が持ち込まれている。本研究は、正規化自由デコーダのみのLLMにおける望ましいアクティベーション関数について検討する。変換器モデルにおけるGELUの従来の嗜好とは対照的に、我々の実証的な結果は、ReLUがレイヤーノームフリーモデルにおいてGELUを著しく上回っていることを示す。 GELUでは,初期層がエントロピックオーバーロードを経験し,アテンションヘッドの表現能力の過小評価に繋がる重要な問題を発見した。これは、GELUのようなスムーズなアクティベーションがLayerNormのないアーキテクチャに不適であるのに対して、ReLUの幾何学的性質(入力空間の特殊化とクラス内選択性)がLayerNormがない場合の学習ダイナミクスの改善と情報保持の改善につながっていることを強調している。この研究は、LayerNormが大きな課題をもたらすトランスフォーマーアーキテクチャを最適化するための重要な洞察を提供する。

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