論文の概要: How Transformers Get Rich: Approximation and Dynamics Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11474v3
• Date: Wed, 29 Jan 2025 10:27:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:52:06.540758
• Title: How Transformers Get Rich: Approximation and Dynamics Analysis
• Title（参考訳）: トランスフォーマーがリッチになる方法 - 近似とダイナミクス分析
• Authors: Mingze Wang, Ruoxi Yu, Weinan E, Lei Wu,
• Abstract要約: 我々は、トランスフォーマーが誘導ヘッドをどのように実装するかの近似と動的解析の両方を提供する。 Em近似解析では、標準および一般化誘導ヘッド機構の両方を定式化する。 本研究では, 4-gram と 2-gram 成分からなる合成混合ターゲット上でのトレーニング力学について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.789846138681359
• License:
• Abstract: Transformers have demonstrated exceptional in-context learning capabilities, yet the theoretical understanding of the underlying mechanisms remains limited. A recent work (Elhage et al., 2021) identified a ``rich'' in-context mechanism known as induction head, contrasting with ``lazy'' $n$-gram models that overlook long-range dependencies. In this work, we provide both approximation and dynamics analyses of how transformers implement induction heads. In the {\em approximation} analysis, we formalize both standard and generalized induction head mechanisms, and examine how transformers can efficiently implement them, with an emphasis on the distinct role of each transformer submodule. For the {\em dynamics} analysis, we study the training dynamics on a synthetic mixed target, composed of a 4-gram and an in-context 2-gram component. This controlled setting allows us to precisely characterize the entire training process and uncover an {\em abrupt transition} from lazy (4-gram) to rich (induction head) mechanisms as training progresses.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは例外的な文脈内学習能力を示したが、基礎となるメカニズムの理論的理解は限られている。 最近の研究 (Elhage et al , 2021) では、インジェクションヘッドとして知られる ``rich'' のインコンテキストメカニズムが特定されており、長い範囲の依存関係を見渡す ``lazy'' $n$-gram モデルとは対照的である。 本研究では,変圧器の誘導ヘッド実装方法の近似と動的解析の両方を提供する。 近似解析では、標準および一般化誘導ヘッド機構の両方を形式化し、トランスフォーマーがそれらを効率的に実装する方法を、各トランスフォーマーサブモジュールの異なる役割に重点を置いて検討する。 本研究では, 4-gram と 2-gram 成分からなる合成混合ターゲット上でのトレーニング力学について検討した。 この制御された設定により、トレーニングプロセス全体を正確に特徴付け、トレーニングが進むにつれて、遅延(4-gram)からリッチ(インダクションヘッド)メカニズムへの突然の移行を発見できます。

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