論文の概要: Interpreting Affine Recurrence Learning in GPT-style Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17438v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 21:30:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:56:57.876252
• Title: Interpreting Affine Recurrence Learning in GPT-style Transformers
• Title（参考訳）: GPT型変圧器におけるアフィン再帰学習の解釈
• Authors: Samarth Bhargav, Alexander Gu,
• Abstract要約: インコンテキスト学習により、GPTスタイルのトランスフォーマーは、重みを変更することなく推論中に一般化できる。 本稿では,ICLタスクとしてアフィンの再発を学習し,予測する能力に着目する。 実験的手法と理論的手法の両方を用いてモデルの内部動作を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.01174470722201
• License:
• Abstract: Understanding the internal mechanisms of GPT-style transformers, particularly their capacity to perform in-context learning (ICL), is critical for advancing AI alignment and interpretability. In-context learning allows transformers to generalize during inference without modifying their weights, yet the precise operations driving this capability remain largely opaque. This paper presents an investigation into the mechanistic interpretability of these transformers, focusing specifically on their ability to learn and predict affine recurrences as an ICL task. To address this, we trained a custom three-layer transformer to predict affine recurrences and analyzed the model's internal operations using both empirical and theoretical approaches. Our findings reveal that the model forms an initial estimate of the target sequence using a copying mechanism in the zeroth layer, which is subsequently refined through negative similarity heads in the second layer. These insights contribute to a deeper understanding of transformer behaviors in recursive tasks and offer potential avenues for improving AI alignment through mechanistic interpretability. Finally, we discuss the implications of our results for future work, including extensions to higher-dimensional recurrences and the exploration of polynomial sequences.
• Abstract（参考訳）: GPTスタイルのトランスフォーマーの内部メカニズム、特にインコンテキストラーニング(ICL)の実行能力を理解することは、AIアライメントと解釈可能性の向上に不可欠である。 文脈内学習では、トランスフォーマーは重みを変更することなく推論中に一般化することができるが、この能力を実行する正確な操作はほとんど不透明である。 本稿では,これらの変圧器の機械的解釈可能性について検討し,ICLタスクとしてのアフィンの再発を学習し,予測する能力に着目した。 そこで我々は,アフィンの再発を予測するためにカスタムな3層トランスを訓練し,実験的および理論的アプローチの両方を用いてモデルの内部動作を解析した。 その結果, モデルが第0層のコピー機構を用いてターゲット配列の初期推定値を形成し, その後第2層の負の類似性ヘッドによって精製されることがわかった。 これらの洞察は、再帰的なタスクにおけるトランスフォーマーの振る舞いのより深い理解に寄与し、機械的解釈可能性を通じてAIアライメントを改善する潜在的な方法を提供する。 最後に, 高次元再帰への拡張や多項式列の探索など, 今後の研究における結果の意味について論じる。

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