論文の概要: HoPE: A Novel Positional Encoding Without Long-Term Decay for Enhanced Context Awareness and Extrapolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21216v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 17:01:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:19:16.518237
• Title: HoPE: A Novel Positional Encoding Without Long-Term Decay for Enhanced Context Awareness and Extrapolation
• Title（参考訳）: HoPE: 文脈認識と外挿の強化のための長期劣化のない新しい位置エンコーディング
• Authors: Yuhan Chen, Ang Lv, Jian Luan, Bin Wang, Wei Liu,
• Abstract要約: 位置符号化(PE)は、長く続く帰納的意見に基づいて、長期的な腐敗を示すように設計されている。 我々は、LLMがコンテキスト内情報の正確な検索を要求するタスクに適用されるようになったため、LLMの時代において長期の崩壊は時代遅れであると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.42279057349193
• License:
• Abstract: Many positional encodings (PEs) are designed to exhibit long-term decay, based on an entrenched and long-standing inductive opinion: tokens farther away from the current position carry less relevant information. We argue that long-term decay is outdated in the era of LLMs, as LLMs are now applied to tasks demanding precise retrieval of in-context information from arbitrary positions. Firstly, we present empirical analyses on various PEs, demonstrating that models inherently learn attention with only a local-decay pattern while forming a U-shape pattern globally, contradicting the principle of long-term decay. Furthermore, we conduct a detailed analysis of rotary position encoding (RoPE, a prevalent relative positional encoding in LLMs), and found that the U-shape attention is caused by some learned components, which are also the key factor limiting RoPE's expressiveness and extrapolation.Inspired by these insights, we propose High-frequency rotary Position Encoding (HoPE). HoPE replaces the specific components in RoPE with position-independent ones, retaining only high-frequency signals, which also breaks the principle of long-term decay in theory. HoPE achieves two major advantages: (1) Without constraints imposed by long-term decay, contradictory factors that limit spontaneous attention optimization and model extrapolation performance are removed. (2) Components representing positions and semantics are are optimized. These enhances model's context awareness and extrapolation, as validated by extensive experiments.
• Abstract（参考訳）: 多くの位置符号化(PE)は、定着し長期にわたる帰納的意見に基づいて、長期的な減衰を示すように設計されている。 我々は、LLMが任意の位置からコンテキスト内情報の正確な検索を要求するタスクに適用されたため、LLMの時代において長期の減衰は時代遅れであると主張している。 まず,U字型パターンを世界規模で形成しながら,局所的デカイパターンのみを用いて,モデルが本質的に注意を学習していることを示し,長期的崩壊の原理に矛盾することを示す。 さらに、回転位置符号化 (RoPE) の詳細な解析を行い、U字型注意は、RoPEの表現性や外挿を制限する重要な要素である学習成分によって引き起こされていることを発見し、これらの知見に着想を得て、高周波回転位置符号化 (HoPE) を提案する。 HoPEは、RoPEの特定の成分を位置に依存しない成分に置き換え、高周波信号のみを保持し、理論上の長期減衰の原理を破る。 1)長期的減衰による制約がなければ、自発的注意最適化を制限する矛盾要因とモデル外挿性能が排除される。 2) 位置と意味を表すコンポーネントが最適化される。 これらは、広範囲な実験によって検証されるように、モデルのコンテキスト認識と外挿を強化する。

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