論文の概要: Provably Transformers Harness Multi-Concept Word Semantics for Efficient In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02199v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 15:54:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:43:54.470457
• Title: Provably Transformers Harness Multi-Concept Word Semantics for Efficient In-Context Learning
• Title（参考訳）: 効率的なインコンテキスト学習のための多概念単語セマンティクスの確率変換
• Authors: Dake Bu, Wei Huang, Andi Han, Atsushi Nitanda, Taiji Suzuki, Qingfu Zhang, Hau-San Wong,
• Abstract要約: トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、卓越した創造力と出現能力を示している。 この研究は、トランスフォーマーが単語のマルチコンセプトセマンティクスをどのように活用し、強力なICLと優れたアウト・オブ・ディストリビューションICL能力を実現するかを示すための数学的解析を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.685764040547625
• License:
• Abstract: Transformer-based large language models (LLMs) have displayed remarkable creative prowess and emergence capabilities. Existing empirical studies have revealed a strong connection between these LLMs' impressive emergence abilities and their in-context learning (ICL) capacity, allowing them to solve new tasks using only task-specific prompts without further fine-tuning. On the other hand, existing empirical and theoretical studies also show that there is a linear regularity of the multi-concept encoded semantic representation behind transformer-based LLMs. However, existing theoretical work fail to build up an understanding of the connection between this regularity and the innovative power of ICL. Additionally, prior work often focuses on simplified, unrealistic scenarios involving linear transformers or unrealistic loss functions, and they achieve only linear or sub-linear convergence rates. In contrast, this work provides a fine-grained mathematical analysis to show how transformers leverage the multi-concept semantics of words to enable powerful ICL and excellent out-of-distribution ICL abilities, offering insights into how transformers innovate solutions for certain unseen tasks encoded with multiple cross-concept semantics. Inspired by empirical studies on the linear latent geometry of LLMs, the analysis is based on a concept-based low-noise sparse coding prompt model. Leveraging advanced techniques, this work showcases the exponential 0-1 loss convergence over the highly non-convex training dynamics, which pioneeringly incorporates the challenges of softmax self-attention, ReLU-activated MLPs, and cross-entropy loss. Empirical simulations corroborate the theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、卓越した創造力と出現能力を示している。 既存の実証研究により、これらのLLMの目覚ましい出現能力と、そのコンテキスト内学習能力との間に強いつながりがあることが判明し、タスク固有のプロンプトのみを使用して、さらなる微調整を行うことなく、新たなタスクを解決できるようになった。 一方、既存の経験的および理論的研究は、トランスフォーマーベースのLSMの背後にある多概念エンコードされた意味表現の線形正則性があることも示している。 しかし、既存の理論的な研究は、この規則性とICLの革新的な力の間の関係を理解するのに失敗している。 さらに、以前の研究はしばしば線形変圧器や非現実的損失関数を含む単純化された非現実的シナリオに焦点を合わせ、それらは線形あるいはサブ線形収束率のみを達成する。 対照的に、この研究はトランスフォーマーが単語のマルチコンセプトセマンティクスをどのように活用し、強力なICLと優れたアウト・オブ・ディストリビューションICL能力を実現するかを示すための詳細な数学的分析を提供し、トランスフォーマーが複数のクロスコンセプトセマンティクスでエンコードされた特定の未確認タスクのソリューションをどのように革新するかについての洞察を提供する。 LLMの線形潜在幾何学に関する実証的研究から着想を得たこの分析は、概念に基づく低雑音スパース符号化プロンプトモデルに基づいている。 高度な技術を活用して、この研究は、ソフトマックス自己注意、ReLU活性化MLP、クロスエントロピー損失といった課題を先駆的に取り入れた、非凸トレーニングダイナミクスに対する指数関数的な0-1損失収束を示す。 実験シミュレーションは理論的な結果を裏付ける。

関連論文リスト

• Counting Ability of Large Language Models and Impact of Tokenization [17.53620419920189]
  大規模言語モデル(LLM)の数え上げ能力に及ぼすトークン化の影響について検討する。 本研究は, LLMのカウント能力に及ぼすトークン化の影響について検討し, 入力トークン化差に基づく性能変化を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T17:56:24Z)
• Interpreting Affine Recurrence Learning in GPT-style Transformers [54.01174470722201]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T21:30:01Z)
• Inductive Learning of Logical Theories with LLMs: A Complexity-graded Analysis [9.865771016218549]
  本研究は,Large Language Models(LLM)の機能と限界を分析するための,新しい体系的方法論を提案する。 この分析は、LLM性能に関する特定の推論課題の定量化を可能にする、複雑性グレードのw.r.t.ルール依存構造である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T16:41:00Z)
• Cantor: Inspiring Multimodal Chain-of-Thought of MLLM [83.6663322930814]
  視覚的コンテキスト獲得と論理的推論の集約は、視覚的推論タスクに取り組む上で重要であると我々は主張する。 我々はCantorと呼ばれる革新的なマルチモーダルCoTフレームワークを提案し、その特徴は知覚決定アーキテクチャである。 提案手法の有効性を実証し,マルチモーダルCoT性能の大幅な向上を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T17:59:48Z)
• How Do Nonlinear Transformers Learn and Generalize in In-Context Learning? [82.51626700527837]
  トランスフォーマーベースの大規模言語モデルでは、トレーニング済みのモデルが微調整なしで新しいタスクを処理できるような、コンテキスト内学習機能が印象的だった。 我々は、TransformerがICLを実現する方法の仕組みが、Transformerにおけるトレーニング問題の技術的課題にどのように貢献するかを分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T21:07:20Z)
• Enhancing Ethical Explanations of Large Language Models through Iterative Symbolic Refinement [5.108863224378874]
  本稿では,ハイブリッド・ニューロシンボリック・テクニックが倫理的説明の論理的妥当性とアライメントをいかに向上させるかを検討する。 本稿では,大規模言語モデルと外部の後方鎖型ソルバを統合した導出型フレームワーク Logic-Explainer を提案する。 経験的分析により、Logic-Explainerは、コンテキスト内学習法とChain-of-Thoughtを通じて生成された説明を改善することができることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T16:39:51Z)
• Sparsity-Guided Holistic Explanation for LLMs with Interpretable Inference-Time Intervention [53.896974148579346]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理領域において前例のないブレークスルーを達成した。 LLMの謎的なブラックボックスの性質は、透過的で説明可能なアプリケーションを妨げる、解釈可能性にとって重要な課題である。 本稿では,LLMの全体的解釈を提供することを目的として,スポーシティ誘導技術に係わる新しい方法論を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T19:55:58Z)
• How Do Transformers Learn In-Context Beyond Simple Functions? A Case Study on Learning with Representations [98.7450564309923]
  本稿では、より複雑なシナリオにおける文脈内学習(ICL)の理解を、表現を用いた学習で研究する。 合成文内学習問題を合成構造を用いて構築し、ラベルは複雑なが固定された表現関数によって入力に依存する。 理論的には、そのようなアルゴリズムを軽度な深さと大きさでほぼ実装するトランスフォーマーの存在を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T17:40:49Z)
• Understanding Self-Supervised Learning of Speech Representation via Invariance and Redundancy Reduction [0.45060992929802207]
  自己教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータから柔軟な音声表現を学習するための有望なパラダイムとして登場した。 本研究は,人間の知覚における冗長性低下の理論に触発されたSSL技術であるBarlow Twins(BT)を実証分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T10:23:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。