論文の概要: The geometry of BERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12033v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 17:03:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:09:37.664977
• Title: The geometry of BERT
• Title（参考訳）: BERTの幾何学
• Authors: Matteo Bonino, Giorgia Ghione, Giansalvo Cirrincione,
• Abstract要約: 変換器からの双方向表現(BERT)は、分類、テキスト要約、質問応答など、様々なタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 本稿では,BERTの内部機構を理論的観点から考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Transformer neural networks, particularly Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), have shown remarkable performance across various tasks such as classification, text summarization, and question answering. However, their internal mechanisms remain mathematically obscure, highlighting the need for greater explainability and interpretability. In this direction, this paper investigates the internal mechanisms of BERT proposing a novel perspective on the attention mechanism of BERT from a theoretical perspective. The analysis encompasses both local and global network behavior. At the local level, the concept of directionality of subspace selection as well as a comprehensive study of the patterns emerging from the self-attention matrix are presented. Additionally, this work explores the semantic content of the information stream through data distribution analysis and global statistical measures including the novel concept of cone index. A case study on the classification of SARS-CoV-2 variants using RNA which resulted in a very high accuracy has been selected in order to observe these concepts in an application. The insights gained from this analysis contribute to a deeper understanding of BERT's classification process, offering potential avenues for future architectural improvements in Transformer models and further analysis in the training process.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーニューラルネットワーク、特にBERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)は、分類、テキスト要約、質問応答など、さまざまなタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 しかしながら、それらの内部メカニズムは数学的に不明瞭であり、より説明可能性と解釈可能性の必要性を強調している。 本稿では,BERTの内部機構を理論的観点から考察する。 この分析は、ローカルネットワークとグローバルネットワークの両方の挙動を包含する。 局所的なレベルでは、部分空間選択の方向性の概念と、自己注意行列から生じるパターンの包括的研究が述べられている。 さらに、データ分散分析と、コーンインデックスという新しい概念を含むグローバル統計測度を通して、情報ストリームのセマンティックな内容について検討する。 RNAを用いたSARS-CoV-2変異体の分類に関するケーススタディは、これらの概念をアプリケーションで観察するために非常に高い精度で選択されている。 この分析から得られた洞察は、BERTの分類プロセスのより深い理解に寄与し、トランスフォーマーモデルにおける将来のアーキテクチャ改善と、トレーニングプロセスにおけるさらなる分析のための潜在的な道を提供する。

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