論文の概要: Attention Entropy is a Key Factor: An Analysis of Parallel Context Encoding with Full-attention-based Pre-trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16545v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 09:04:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:59:54.341958
• Title: Attention Entropy is a Key Factor: An Analysis of Parallel Context Encoding with Full-attention-based Pre-trained Language Models
• Title（参考訳）: 注意エントロピーは重要な要素である:フルアテンションに基づく事前学習言語モデルを用いた並列コンテキスト符号化の解析
• Authors: Zhisong Zhang, Yan Wang, Xinting Huang, Tianqing Fang, Hongming Zhang, Chenlong Deng, Shuaiyi Li, Dong Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、コンテキストモデリングにおける例外的な能力のため、幅広い言語タスクで顕著なパフォーマンスを示している。 最も一般的なコンテキストモデリングの方法は、標準的なデコーダのみのトランスフォーマーに見られるように、完全な自己アテンションである。 本稿では,コンテキストをサブピースに分割して並列に符号化する並列コンテキスト符号化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.84163262868945
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• Abstract: Large language models have shown remarkable performance across a wide range of language tasks, owing to their exceptional capabilities in context modeling. The most commonly used method of context modeling is full self-attention, as seen in standard decoder-only Transformers. Although powerful, this method can be inefficient for long sequences and may overlook inherent input structures. To address these problems, an alternative approach is parallel context encoding, which splits the context into sub-pieces and encodes them parallelly. Because parallel patterns are not encountered during training, naively applying parallel encoding leads to performance degradation. However, the underlying reasons and potential mitigations are unclear. In this work, we provide a detailed analysis of this issue and identify that unusually high attention entropy can be a key factor. Furthermore, we adopt two straightforward methods to reduce attention entropy by incorporating attention sinks and selective mechanisms. Experiments on various tasks reveal that these methods effectively lower irregular attention entropy and narrow performance gaps. We hope this study can illuminate ways to enhance context modeling mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、コンテキストモデリングにおける例外的な能力のため、幅広い言語タスクで顕著なパフォーマンスを示している。 最も一般的なコンテキストモデリングの方法は、標準的なデコーダのみのトランスフォーマーに見られるように、完全な自己アテンションである。 強力ではあるが、この方法は長いシーケンスでは非効率であり、固有の入力構造を見落としてしまう可能性がある。 これらの問題に対処する別のアプローチとして、コンテキストをサブピースに分割して並列に符号化する並列コンテキスト符号化がある。 トレーニング中に並列パターンは発生しないため、並列エンコーディングをネーティブに適用することでパフォーマンスが低下する。 しかし、根本的な理由と潜在的な緩和は明らかでない。 本稿では,この問題を詳細に分析し,異常に注目度の高いエントロピーが重要な要因であることを示す。 さらに,注目シンクと選択メカニズムを組み込むことにより,注目のエントロピーを低減するための2つの簡単な手法を採用した。 様々なタスクの実験により、これらの手法は、不規則な注意エントロピーと狭い性能ギャップを効果的に減少させることが明らかとなった。 この研究がコンテキストモデリングのメカニズムを強化する方法の解明を期待する。

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