論文の概要: Clustering in Causal Attention Masking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04990v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 18:56:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:39:22.219596
• Title: Clustering in Causal Attention Masking
• Title（参考訳）: 因果注意マスキングにおけるクラスタリング
• Authors: Nikita Karagodin, Yury Polyanskiy, Philippe Rigollet,
• Abstract要約: この研究は、ジェシコフスキーらによって提案された自己注意のダイナミクス(arXiv:2312.10794)を改良し、生成AIのためのトランスフォーマーアーキテクチャで使用される、実用的な、因果的にマスクされた注意を反映させるものである。 この相互作用する粒子系への修正は平均場勾配流と解釈することはできない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.786862288360076
• License:
• Abstract: This work presents a modification of the self-attention dynamics proposed by Geshkovski et al. (arXiv:2312.10794) to better reflect the practically relevant, causally masked attention used in transformer architectures for generative AI. This modification translates into an interacting particle system that cannot be interpreted as a mean-field gradient flow. Despite this loss of structure, we significantly strengthen the results of Geshkovski et al. (arXiv:2312.10794) in this context: While previous rigorous results focused on cases where all three matrices (Key, Query, and Value) were scaled identities, we prove asymptotic convergence to a single cluster for arbitrary key-query matrices and a value matrix equal to the identity. Additionally, we establish a connection to the classical R\'enyi parking problem from combinatorial geometry to make initial theoretical steps towards demonstrating the existence of meta-stable states.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ジェシコフスキら(arXiv:2312.10794)によって提案された自己注意のダイナミクスを改良し、生成AIのためのトランスフォーマーアーキテクチャで使用される、実用的な、因果的にマスクされた注意を反映するものである。 この修正は、平均場勾配流として解釈できない相互作用粒子系に変換される。 これまでの厳密な結果は、すべての3つの行列(キー、クエリ、バリュー)がスケールしたアイデンティティを持つ場合に焦点を当てたものの、任意のキー-クエリ行列と値行列に対して1つのクラスタに漸近収束することが証明された。 さらに,古典的R'enyiパーキング問題と組合せ幾何学の関連性を確立し,メタ安定状態の存在を実証するための最初の理論的ステップを構築する。

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