論文の概要: Lambda-Skip Connections: the architectural component that prevents Rank Collapse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10609v2
• Date: Tue, 29 Oct 2024 22:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:36:04.968007
• Title: Lambda-Skip Connections: the architectural component that prevents Rank Collapse
• Title（参考訳）: Lambda-Skip Connections: ランク崩壊を防ぐアーキテクチャコンポーネント
• Authors: Federico Arangath Joseph, Jerome Sieber, Melanie N. Zeilinger, Carmen Amo Alonso,
• Abstract要約: 本稿では、変圧器から状態空間モデル(SSM)へのランク崩壊の理論を拡張する。 本研究では,emphlambda-skip接続と呼ばれる古典的スキップ接続コンポーネントのパラメータ化バージョンが,ランク崩壊防止の保証を提供する方法について検討する。 我々の知る限り、これはランク崩壊防止の一般的な保証を提供する最初の研究であり、SSMの文脈でランク崩壊を調査するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0411373811598112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rank collapse, a phenomenon where embedding vectors in sequence models rapidly converge to a uniform token or equilibrium state, has recently gained attention in the deep learning literature. This phenomenon leads to reduced expressivity and potential training instabilities due to vanishing gradients. Empirical evidence suggests that architectural components like skip connections, LayerNorm, and MultiLayer Perceptrons (MLPs) play critical roles in mitigating rank collapse. While this issue is well-documented for transformers, alternative sequence models, such as State Space Models (SSMs), which have recently gained prominence, have not been thoroughly examined for similar vulnerabilities. This paper extends the theory of rank collapse from transformers to SSMs using a unifying framework that captures both architectures. We study how a parametrized version of the classic skip connection component, which we call \emph{lambda-skip connections}, provides guarantees for rank collapse prevention. Through analytical results, we present a sufficient condition to guarantee prevention of rank collapse across all the aforementioned architectures. We also study the necessity of this condition via ablation studies and analytical examples. To our knowledge, this is the first study that provides a general guarantee to prevent rank collapse, and that investigates rank collapse in the context of SSMs, offering valuable understanding for both theoreticians and practitioners. Finally, we validate our findings with experiments demonstrating the crucial role of architectural components such as skip connections and gating mechanisms in preventing rank collapse.
• Abstract（参考訳）: 列モデルの埋め込みベクトルが均一なトークンや平衡状態に急速に収束する現象であるランク崩壊は、近年、ディープラーニングの文献で注目されている。 この現象は、勾配の消失による表現性と潜在的な訓練不安定性を減少させる。 実証的な証拠は、スキップ接続、LayerNorm、MultiLayer Perceptrons (MLP)のようなアーキテクチャコンポーネントがランク崩壊の緩和に重要な役割を果たしていることを示している。 この問題はトランスフォーマーには十分に文書化されているが、最近注目されているState Space Models (SSMs)のような代替シーケンスモデルは、同様の脆弱性について徹底的に検討されていない。 本稿では、両アーキテクチャをキャプチャする統一フレームワークを用いて、トランスフォーマーからSSMへのランク崩壊の理論を拡張した。 古典的なスキップ接続コンポーネントのパラメータ化バージョンである 'emph{lambda-skip connection} は、ランク崩壊防止の保証を提供する。 分析結果から,上述のすべてのアーキテクチャにおいて,ランク崩壊防止のための十分な条件を提示する。 また、アブレーション研究や分析例を通して、この状態の必要性についても検討する。 我々の知る限り、これは階級崩壊防止の一般的な保証を提供する最初の研究であり、SSMの文脈で階級崩壊を調査し、理論家と実践者の両方にとって貴重な理解を提供する。 最後に,ランク崩壊防止におけるスキップ接続やゲーティング機構などのアーキテクチャコンポーネントの重要な役割を実証する実験により,本研究の成果を検証した。

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