論文の概要: How Transformers Solve Propositional Logic Problems: A Mechanistic Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04105v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 18:35:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:24:55.112605
• Title: How Transformers Solve Propositional Logic Problems: A Mechanistic Analysis
• Title（参考訳）: 変圧器による命題論理問題の解法:機械的解析
• Authors: Guan Zhe Hong, Nishanth Dikkala, Enming Luo, Cyrus Rashtchian, Rina Panigrahy,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、計画と推論を必要とするタスクで素晴らしいパフォーマンスを示しています。 そこで本研究では,複雑な論理的推論を行うネットワークの能力の基盤となる内部メカニズムについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.502952161918722
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown amazing performance on tasks that require planning and reasoning. Motivated by this, we investigate the internal mechanisms that underpin a network's ability to perform complex logical reasoning. We first construct a synthetic propositional logic problem that serves as a concrete test-bed for network training and evaluation. Crucially, this problem demands nontrivial planning to solve, but we can train a small transformer to achieve perfect accuracy. Building on our set-up, we then pursue an understanding of precisely how a three-layer transformer, trained from scratch, solves this problem. We are able to identify certain "planning" and "reasoning" circuits in the network that necessitate cooperation between the attention blocks to implement the desired logic. To expand our findings, we then study a larger model, Mistral 7B. Using activation patching, we characterize internal components that are critical in solving our logic problem. Overall, our work systemically uncovers novel aspects of small and large transformers, and continues the study of how they plan and reason.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、計画と推論を必要とするタスクで素晴らしいパフォーマンスを示しています。 そこで本研究では,複雑な論理的推論を行うネットワークの能力の基盤となる内部メカニズムについて検討する。 まず、ネットワークトレーニングと評価のための具体的なテストベッドとして機能する合成命題論理問題を構築する。 重要なこととして、この問題は非自明な計画を必要とするが、我々は完全な精度を達成するために小さな変圧器を訓練することができる。 セットアップに基づいて、スクラッチからトレーニングされた3層トランスフォーマーが、この問題をいかに解決するかを正確に理解する。 ネットワーク内の特定の「計画」回路と「推論」回路を特定でき、そこでは、所望の論理を実装するために、注目ブロック間の協調が必要である。 結果を拡張するため,より大型のMistral 7Bについて検討した。 アクティベーションパッチを用いることで、ロジックの問題を解決する上で重要な内部コンポーネントを特徴付ける。 全体として、我々の研究は、小さくて大きなトランスフォーマーの新たな側面を体系的に明らかにし、それらがどのように計画され、なぜか研究を続けている。

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