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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02199v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 02:51:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 11:17:55.863579
• 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。

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