論文の概要: Mechanism and Emergence of Stacked Attention Heads in Multi-Layer Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12118v3
• Date: Tue, 25 Feb 2025 14:26:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:19:44.876858
• Title: Mechanism and Emergence of Stacked Attention Heads in Multi-Layer Transformers
• Title（参考訳）: 多層変圧器における積層アテンションヘッドの機構と創発
• Authors: Tiberiu Musat,
• Abstract要約: 最小限の層を持つ変圧器でのみ解決できる,単純で一般的な推論タスクである検索問題を紹介します。 大規模な言語モデルは、微調整をせずに、異なるプロンプト式でタスクを解くことができることを実証的に示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this paper, I introduce the retrieval problem, a simple yet common reasoning task that can be solved only by transformers with a minimum number of layers, which grows logarithmically with the input size. I empirically show that large language models can solve the task under different prompting formulations without any fine-tuning. To understand how transformers solve the retrieval problem, I train several transformers on a minimal formulation. Successful learning occurs only under the presence of an implicit curriculum. I uncover the learned mechanisms by studying the attention maps in the trained transformers. I also study the training process, uncovering that attention heads always emerge in a specific sequence guided by the implicit curriculum.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最小限の層数を持つ変圧器でのみ解ける単純な推論タスクである検索問題を紹介し,入力サイズに応じて対数的に増大する。 私は、大規模な言語モデルでは、微調整なしで、異なるプロンプトの定式化の下でタスクを解くことができることを実証的に示します。 検索問題に対する変換器の解法を理解するため,最小限の定式化で複数の変換器を訓練する。 成功した学習は暗黙のカリキュラムの存在下でのみ行われる。 訓練された変圧器のアテンションマップを学習することで学習メカニズムを明らかにする。 また、暗黙のカリキュラムによって導かれる特定のシーケンスに常に注意の頭が現れることを知りながら、トレーニングプロセスも研究します。

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