論文の概要: Unraveling the Gradient Descent Dynamics of Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07538v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 04:33:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:20:11.243898
• Title: Unraveling the Gradient Descent Dynamics of Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器の勾配発振ダイナミクスの解明
• Authors: Bingqing Song, Boran Han, Shuai Zhang, Jie Ding, Mingyi Hong,
• Abstract要約: グラディエント・Descent (GD) は、特に入力埋め込み次元が大きい場合、大域的最適解を達成するためにトランスフォーマーモデルを訓練することができる。 ソフトマックスとガウスアテンションカーネルを用いて単一トランスフォーマー層の損失状況を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.096572564254515
• License:
• Abstract: While the Transformer architecture has achieved remarkable success across various domains, a thorough theoretical foundation explaining its optimization dynamics is yet to be fully developed. In this study, we aim to bridge this understanding gap by answering the following two core questions: (1) Which types of Transformer architectures allow Gradient Descent (GD) to achieve guaranteed convergence? and (2) Under what initial conditions and architectural specifics does the Transformer achieve rapid convergence during training? By analyzing the loss landscape of a single Transformer layer using Softmax and Gaussian attention kernels, our work provides concrete answers to these questions. Our findings demonstrate that, with appropriate weight initialization, GD can train a Transformer model (with either kernel type) to achieve a global optimal solution, especially when the input embedding dimension is large. Nonetheless, certain scenarios highlight potential pitfalls: training a Transformer using the Softmax attention kernel may sometimes lead to suboptimal local solutions. In contrast, the Gaussian attention kernel exhibits a much favorable behavior. Our empirical study further validate the theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: Transformerアーキテクチャは様々な領域で顕著な成功を収めてきたが、最適化のダイナミクスを説明する完全な理論的基盤はまだ完全には開発されていない。 本研究では,(1)変圧器のアーキテクチャがグラディエント・ディフレッシュ(GD)を許容し,収束が保証されるか,という2つの質問に答えることで,この理解ギャップを埋めることを目的とする。 および(2)初歩的な条件とアーキテクチャ上の特質の下で、トランスフォーマーはトレーニング中に迅速に収束できるのか? ソフトマックスとガウスアテンションカーネルを用いた単一トランスフォーマー層のロスランドスケープを解析することにより、これらの疑問に対する具体的な答えを提供する。 この結果から,入力埋め込み次元が大きい場合,GDはトランスフォーマーモデル(カーネルタイプ)をトレーニングして,大域的最適解を実現することができることがわかった。 しかしながら、いくつかのシナリオは潜在的な落とし穴を浮き彫りにしている: ソフトマックスアテンションカーネルを使ってトランスフォーマーを訓練すると、時には最適化されたローカルソリューションにつながることがある。 対照的に、ガウスの注意核はより有利な振る舞いを示す。 我々の実証研究は理論的な結果をさらに検証している。

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