論文の概要: Attention Sinks and Outlier Features: A 'Catch, Tag, and Release' Mechanism for Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00919v1
• Date: Sun, 02 Feb 2025 21:15:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:54.294458
• Title: Attention Sinks and Outlier Features: A 'Catch, Tag, and Release' Mechanism for Embeddings
• Title（参考訳）: 注意シンクとインベディングのための「キャッチ、タグ、リリース」メカニズム
• Authors: Stephen Zhang, Mustafa Khan, Vardan Papyan,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)の2つの顕著な特徴は、大きなノーム(外部)機能の存在と、いくつかのトークンに非常に強く参加する傾向である。 注意シンクは、例えば、トークンのシーケンスをキャッチし、共通の摂動を適用してキャプチャされたトークンをタグ付けし、トークンを残留ストリームに解放する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.30907936718325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Two prominent features of large language models (LLMs) is the presence of large-norm (outlier) features and the tendency for tokens to attend very strongly to a select few tokens. Despite often having no semantic relevance, these select tokens, called attention sinks, along with the large outlier features, have proven important for model performance, compression, and streaming. Consequently, investigating the roles of these phenomena within models and exploring how they might manifest in the model parameters has become an area of active interest. Through an empirical investigation, we demonstrate that attention sinks utilize outlier features to: catch a sequence of tokens, tag the captured tokens by applying a common perturbation, and then release the tokens back into the residual stream, where the tagged tokens are eventually retrieved. We prove that simple tasks, like averaging, necessitate the 'catch, tag, release' mechanism hence explaining why it would arise organically in modern LLMs. Our experiments also show that the creation of attention sinks can be completely captured in the model parameters using low-rank matrices, which has important implications for model compression and substantiates the success of recent approaches that incorporate a low-rank term to offset performance degradation.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の2つの顕著な特徴は、大きなノーム(外部)機能の存在と、いくつかのトークンに非常に強く参加する傾向である。 セマンティックな関連性がないことが多いが、アテンションシンクと呼ばれるこれらの選択トークンは、モデルパフォーマンス、圧縮、ストリーミングにおいて重要であることが証明されている。 その結果、モデル内のこれらの現象の役割を調査し、モデルパラメータにどのように現れるかを探究することが、活発な関心領域となっている。 実験的な調査を通じて、注意シンクは、異常な特徴を利用して、一連のトークンをキャッチし、共通の摂動を適用して捕捉トークンをタグ付けし、その後トークンを残留ストリームに解放し、タグ付きトークンを最終的に回収する。 平均化のような単純なタスクは'catch, tag, release'機構を必要とすることを証明し、現代のLCMで有機的に発生する理由を説明する。 実験により,低ランク行列を用いたモデルパラメータにおける注目シンクの生成が,モデル圧縮に重要な意味を持ち,性能劣化を相殺するための低ランク項を組み込んだ最近のアプローチの成功を裏付けることを示す。

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