論文の概要: Looking Beyond The Top-1: Transformers Determine Top Tokens In Order

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20210v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 16:00:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:17:36.792203
• Title: Looking Beyond The Top-1: Transformers Determine Top Tokens In Order
• Title（参考訳）: トップ1を振り返る: トランスフォーマーがトップ1のトークンを順に決定
• Authors: Daria Lioubashevski, Tomer Schlank, Gabriel Stanovsky, Ariel Goldstein,
• Abstract要約: トップ1予測が修正された後、トランスフォーマーが層内で行う計算を解析する。 これらの飽和事象は、対応するトークンのランクの順に発生する。 この逐次飽和に対するタスク遷移のメカニズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.032106683136394
• License:
• Abstract: Understanding the inner workings of Transformers is crucial for achieving more accurate and efficient predictions. In this work, we analyze the computation performed by Transformers in the layers after the top-1 prediction has become fixed, which has been previously referred to as the "saturation event". We expand the concept of saturation events for top-k tokens, demonstrating that similar saturation events occur across language, vision, and speech models. We find that these saturation events happen in order of the corresponding tokens' ranking, i.e., the model first decides on the top ranking token, then the second highest ranking token, and so on. This phenomenon seems intrinsic to the Transformer architecture, occurring across different architectural variants (decoder-only, encoder-only, and to a lesser extent full-Transformer), and even in untrained Transformers. We propose an underlying mechanism of task transition for this sequential saturation, where task k corresponds to predicting the k-th most probable token, and the saturation events are in fact discrete transitions between the tasks. In support of this we show that it is possible to predict the current task from hidden layer embedding. Furthermore, using an intervention method we demonstrate that we can cause the model to switch from one task to the next. Finally, leveraging our findings, we introduce a novel token-level early-exit strategy, which surpasses existing methods in balancing performance and efficiency.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーの内部動作を理解することは、より正確で効率的な予測を達成するために不可欠である。 本研究では、トップ-1予測が固定された後にトランスフォーマーが層内で行う計算を解析し、これまで「飽和事象」と呼ばれていた。 我々は、トップkトークンの飽和イベントの概念を拡張し、同様の飽和イベントが言語、視覚、音声モデル間で起こることを実証する。 これらの飽和事象は、対応するトークンのランク順に発生すること、すなわち、モデルが最初に上位のトークン、次に2番目に上位のトークンを決定すること、などが分かる。 この現象はトランスフォーマーアーキテクチャに固有のようで、異なるアーキテクチャ(デコーダのみ、エンコーダのみ、そしてより少ない範囲のフルトランスフォーマー)で発生し、トレーニングされていないトランスフォーマーでも発生する。 タスクkがk番目の最も確率の高いトークンを予測し、その飽和事象が実際にタスク間の離散的な遷移であるような、この逐次飽和に対するタスク遷移のメカニズムを提案する。 これを支持するために,隠された層埋め込みから現在のタスクを予測することができることを示す。 さらに、介入手法を用いることで、モデルをひとつのタスクから次のタスクに切り替えることが可能であることを示す。 最後に,本研究の成果を生かして,従来の性能と効率のバランスをとる手法を超越した,トークンレベルの早期退避戦略を導入する。

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