論文の概要: Two in context learning tasks with complex functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03503v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 11:03:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 15:30:40.4664
• Title: Two in context learning tasks with complex functions
• Title（参考訳）: 複雑な機能をもつ文脈学習の2つの課題
• Authors: Omar Naim, Nicholas Asher,
• Abstract要約: 変圧器モデルに対する数列およびテスト設定における数式関数を用いた文脈学習(ICL)の2つのタスクについて検討する。 本研究は, 注意層を持つモデルであっても, 任意の関数を近似できることを示すことによって, 線形関数の研究を一般化する。 我々のモデルは、複素関数の零点だけでなく、以前に見つからなかった関数のクラスを近似することもできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1178416840822027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We examine two in context learning (ICL) tasks with mathematical functions in several train and test settings for transformer models. Our study generalizes work on linear functions by showing that small transformers, even models with attention layers only, can approximate arbitrary polynomial functions and hence continuous functions under certain conditions. Our models also can approximate previously unseen classes of polynomial functions, as well as the zeros of complex functions. Our models perform far better on this task than LLMs like GPT4 and involve complex reasoning when provided with suitable training data and methods. Our models also have important limitations; they fail to generalize outside of training distributions and so don't learn class forms of functions. We explain why this is so.
• Abstract（参考訳）: 変圧器モデルに対する数列およびテスト設定における数式関数を用いた文脈学習(ICL)の2つのタスクについて検討する。 本研究では, 注意層のみを持つモデルであっても, 任意の多項式関数や連続関数を一定の条件下で近似できることを示すことにより, 線形関数の研究を一般化する。 我々のモデルは、複素函数の零点と同様に、以前に見つからなかった多項式函数のクラスを近似することもできる。 我々のモデルは GPT4 のような LLM よりもはるかに優れた性能を示しており、適切なトレーニングデータや手法が提供されると複雑な推論が伴う。 トレーニングディストリビューション以外では一般化できないため、クラスの関数形式を学ばないのです。 これがなぜそうなるのか説明します。

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