論文の概要: Dynamics of "Spontaneous" Topic Changes in Next Token Prediction with Self-Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06382v1
- Date: Fri, 10 Jan 2025 23:18:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:29:56.740069
- Title: Dynamics of "Spontaneous" Topic Changes in Next Token Prediction with Self-Attention
- Title（参考訳）: 自己注意による次のトークン予測における「自発的」トピック変化のダイナミクス
- Authors: Mumin Jia, Jairo Diaz-Rodriguez,
- Abstract要約: 自己注意に基づく言語モデルは、入力トークンからの構造化された統計的手がかりに依存し、自発性に欠ける。
トピックをトークン優先グラフ(TPG)の集合として定義し、トピック連続性、曖昧なシーケンス、トピックの変化の概念を定義する。
人間の認知とは異なり、長い文脈の長さと重複するトピックは自発的なリダイレクトの可能性を減らす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Human cognition can spontaneously shift conversation topics, often triggered by emotional or contextual signals. In contrast, self-attention-based language models depend on structured statistical cues from input tokens for next-token prediction, lacking this spontaneity. Motivated by this distinction, we investigate the factors that influence the next-token prediction to change the topic of the input sequence. We define concepts of topic continuity, ambiguous sequences, and change of topic, based on defining a topic as a set of token priority graphs (TPGs). Using a simplified single-layer self-attention architecture, we derive analytical characterizations of topic changes. Specifically, we demonstrate that (1) the model maintains the priority order of tokens related to the input topic, (2) a topic change occurs only if lower-priority tokens outnumber all higher-priority tokens of the input topic, and (3) unlike human cognition, longer context lengths and overlapping topics reduce the likelihood of spontaneous redirection. These insights highlight differences between human cognition and self-attention-based models in navigating topic changes and underscore the challenges in designing conversational AI capable of handling "spontaneous" conversations more naturally. To our knowledge, this is the first work to address these questions in such close relation to human conversation and thought.
- Abstract（参考訳）: 人間の認知は、しばしば感情的または文脈的なシグナルによって引き起こされる会話のトピックを自発的にシフトすることができる。
対照的に、自己注意に基づく言語モデルは、入力トークンからの構造化された統計的手がかりに依存し、この自発性に欠ける。
この区別により、入力シーケンスのトピックを変更するために、次のトーケン予測に影響を与える要因について検討する。
トピックをトークン優先グラフ(TPG)の集合として定義することで、トピックの連続性、曖昧なシーケンス、トピックの変化の概念を定義する。
簡易な単層自己アテンションアーキテクチャを用いて,話題変化の分析的特徴を導出する。
具体的には,(1)モデルが入力トピックに関連するトークンの優先順序を維持していること,(2)低優先度トークンが入力トピックの高優先度トークンを全て上回っている場合にのみトピック変更が発生すること,(3)人間の認識とは違って,長いコンテキスト長と重複するトピックが自然にリダイレクトされる可能性を低減することを実証する。
これらの洞察は、話題の変化をナビゲートする際の人間の認知と自己意識に基づくモデルの違いを強調し、より自然に"自発的"な会話を処理できる会話AIを設計する上での課題を浮き彫りにする。
私たちの知る限りでは、このような疑問に人間の会話や思考と密接な関係で取り組むのはこれが初めてです。
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