論文の概要: Unveiling Simplicities of Attention: Adaptive Long-Context Head Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09647v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 00:04:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:47:40.892914
• Title: Unveiling Simplicities of Attention: Adaptive Long-Context Head Identification
• Title（参考訳）: 注意の単純さを解き明かす:適応的長期頭部同定
• Authors: Konstantin Donhauser, Charles Arnal, Mohammad Pezeshki, Vivien Cabannes, David Lopez-Paz, Kartik Ahuja,
• Abstract要約: クエリによっては,局所的情報と長文的情報の間に注目の頭が揺れることが分かる。 ローカルキーのみを用いて、長文処理においてどのヘッドが重要かを予測することが可能であることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.49185921960757
• License:
• Abstract: The ability to process long contexts is crucial for many natural language processing tasks, yet it remains a significant challenge. While substantial progress has been made in enhancing the efficiency of attention mechanisms, there is still a gap in understanding how attention heads function in long-context settings. In this paper, we observe that while certain heads consistently attend to local information only, others swing between attending to local and long-context information depending on the query. This raises the question: can we identify which heads require long-context information to predict the next token accurately? We demonstrate that it's possible to predict which heads are crucial for long-context processing using only local keys. The core idea here is to exploit a simple model for the long-context scores via second moment approximations. These findings unveil simple properties of attention in the context of long sequences, and open the door to potentially significant gains in efficiency.
• Abstract（参考訳）: 長いコンテキストを処理する能力は多くの自然言語処理タスクにとって不可欠ですが、それでも大きな課題です。 注意機構の効率向上には大きな進歩があったが、長時間のコンテキスト設定で注意がどう機能するかを理解するのにはまだギャップがある。 本稿では,特定の頭部が常に局所情報のみに従属するのに対して,他の頭部はクエリに応じて局所情報と長文情報に従属する間を揺らいでいることを観察する。 次のトークンを正確に予測するために、どのヘッドが長いコンテキスト情報を必要とするかを特定できますか? ローカルキーのみを用いて、長文処理においてどのヘッドが重要かを予測することが可能であることを実証した。 ここでの中核となる考え方は、第2モーメント近似による長文スコアの単純なモデルを活用することである。 これらの知見は、長いシーケンスの文脈で注意の単純な性質を明らかにし、潜在的に有意な効率向上のために扉を開けた。

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