論文の概要: On Explaining with Attention Matrices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18541v1
- Date: Thu, 24 Oct 2024 08:43:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-25 16:44:27.576957
- Title: On Explaining with Attention Matrices
- Title（参考訳）: 注意行列による説明について
- Authors: Omar Naim, Nicholas Asher,
- Abstract要約: 本稿では,変圧器モデルにおける注目重み(AW)と予測出力との説明的リンクについて検討する。
我々は,AWが説明的役割を果たすタスクやモデルにおいて,注意行列の有効成分を分離する,効率的な注意力を導入し,効果的に計算する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1178416840822027
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- Abstract: This paper explores the much discussed, possible explanatory link between attention weights (AW) in transformer models and predicted output. Contrary to intuition and early research on attention, more recent prior research has provided formal arguments and empirical evidence that AW are not explanatorily relevant. We show that the formal arguments are incorrect. We introduce and effectively compute efficient attention, which isolates the effective components of attention matrices in tasks and models in which AW play an explanatory role. We show that efficient attention has a causal role (provides minimally necessary and sufficient conditions) for predicting model output in NLP tasks requiring contextual information, and we show, contrary to [7], that efficient attention matrices are probability distributions and are effectively calculable. Thus, they should play an important part in the explanation of attention based model behavior. We offer empirical experiments in support of our method illustrating various properties of efficient attention with various metrics on four datasets.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,変圧器モデルにおける注目重み(AW)と予測出力との,議論の多かった説明的リンクについて考察する。
直観や注意に関する初期の研究とは対照的に、より最近の研究では、AWが説明に関係がないという公式な議論や実証的な証拠が提示されている。
公式な議論は誤りであることを示す。
我々は,AWが説明的役割を果たすタスクやモデルにおいて,注意行列の有効成分を分離する,効率的な注意力を導入し,効果的に計算する。
我々は,NLPタスクにおける文脈情報を必要とするモデル出力を予測する上で,効率的な注意力は因果的役割(必要最小限かつ十分な条件)を持つことを示し,[7]とは対照的に,効率的な注意力行列は確率分布であり,効果的に計算可能であることを示す。
したがって、注意に基づくモデル行動の説明において重要な役割を果たすべきである。
提案手法は, 4つのデータセットの様々な指標を用いて, 効率的な注意の諸特性を示す実験実験である。
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