論文の概要: Attention is All You Need Until You Need Retention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09166v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 21:33:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:11:25.651641
• Title: Attention is All You Need Until You Need Retention
• Title（参考訳）: 注意が必要になるまでは、注意が必要だ
• Authors: M. Murat Yaslioglu,
• Abstract要約: この研究はトランスフォーマーベースのアーキテクチャのための新しいRetention Layerメカニズムを導入し、本質的な保持機能の欠如に対処する。 Retention Layerには、リアルタイムデータ人口、動的リコール、ガイド付き出力生成が可能な永続メモリモジュールが含まれている。 各領域において、保持機構は、システムが漸進的に学習し、アウトプットをパーソナライズし、進化する現実世界の課題に効果的に対応できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This work introduces a novel Retention Layer mechanism for Transformer based architectures, addressing their inherent lack of intrinsic retention capabilities. Unlike human cognition, which can encode and dynamically recall symbolic templates, Generative Pretrained Transformers rely solely on fixed pretrained weights and ephemeral context windows, limiting their adaptability. The proposed Retention Layer incorporates a persistent memory module capable of real time data population, dynamic recall, and guided output generation. This enhancement allows models to store, update, and reuse observed patterns across sessions, enabling incremental learning and bridging the gap between static pretraining and dynamic, context sensitive adaptation. The Retention Layer design parallels social learning processes, encompassing attention, retention, reproduction, and motivation stages. Technically, it integrates a memory attention mechanism and episodic buffers to manage memory scalability, mitigate overfitting, and ensure efficient recall. Applications span adaptive personal assistants, real time fraud detection, autonomous robotics, content moderation, and healthcare diagnostics. In each domain, the retention mechanism enables systems to learn incrementally, personalize outputs, and respond to evolving real world challenges effectively. By emulating key aspects of human learning, this retention enhanced architecture fosters a more fluid and responsive AI paradigm, paving the way for dynamic, session aware models that extend the capabilities of traditional Transformers into domains requiring continual adaptation.
• Abstract（参考訳）: この研究はトランスフォーマーベースのアーキテクチャのための新しいRetention Layerメカニズムを導入し、本質的な保持機能の欠如に対処する。 シンボルテンプレートをエンコードして動的にリコールできる人間の認知とは異なり、生成事前学習トランスフォーマーは、固定された事前訓練された重みと短命なコンテキストウインドウにのみ依存し、適応性を制限する。 提案されたRetention Layerには、リアルタイムデータ人口、動的リコール、ガイド付き出力生成が可能な永続メモリモジュールが組み込まれている。 この強化により、モデルはセッション間で観察されたパターンを保存、更新、再利用することができ、段階的な学習を可能にし、静的事前学習と動的でコンテキストに敏感な適応のギャップを埋めることができる。 保持層の設計は、注意、保持、再生、モチベーション段階を含む社会的学習プロセスと平行している。 技術的には、メモリアテンション機構とエピソードバッファを統合して、メモリスケーラビリティを管理し、オーバーフィッティングを緩和し、効率的なリコールを保証する。 アプリケーションは、適応的なパーソナルアシスタント、リアルタイム不正検出、自律ロボット工学、コンテンツモデレーション、医療診断にまたがる。 各領域において、保持機構は、システムが漸進的に学習し、アウトプットをパーソナライズし、進化する現実世界の課題に効果的に対応できるようにする。 人間の学習の重要な側面をエミュレートすることで、この保持強化アーキテクチャは、より流動的で応答性の高いAIパラダイムを促進し、従来のトランスフォーマーの能力を継続的な適応を必要とする領域に拡張する、動的でセッション対応のモデルを実現する。

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