Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Spatial Structure of Mixture-of-Experts in Transformers

論文の概要: On the Spatial Structure of Mixture-of-Experts in Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04444v1
Date: Sun, 06 Apr 2025 11:31:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-16 01:39:04.779209
Title: On the Spatial Structure of Mixture-of-Experts in Transformers
Title（参考訳）: 変圧器の混合性能の空間構造について
Authors: Daniel Bershatsky, Ivan Oseledets,
Abstract要約: MoEルータは、主に専門家の選択にセマンティック機能を利用する。本研究は,位置トークン情報も経路決定において重要な役割を果たすことを示すことによって,この概念に挑戦する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.692795160225627
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A common assumption is that MoE routers primarily leverage semantic features for expert selection. However, our study challenges this notion by demonstrating that positional token information also plays a crucial role in routing decisions. Through extensive empirical analysis, we provide evidence supporting this hypothesis, develop a phenomenological explanation of the observed behavior, and discuss practical implications for MoE-based architectures.
Abstract（参考訳）: 一般的な仮定では、MoEルータは主に専門家の選択にセマンティック機能を利用する。しかし,本研究では,位置トークン情報も経路決定において重要な役割を担っていることを示すことによって,この概念に挑戦する。広範な実証分析を通じて、この仮説を支持する証拠を提供し、観察された振る舞いの現象論的説明を開発し、MoEアーキテクチャの実践的意義について議論する。

関連論文リスト

Mechanistic Unveiling of Transformer Circuits: Self-Influence as a Key to Model Reasoning [9.795934690403374]
このような課題を解決するために言語モデルでどのような多段階推論機構が使われているのかはいまだ不明である。回路解析と自己影響関数を用いて、推論過程を通して各トークンの変動の重要性を評価する。提案手法は,モデルが使用する人間の解釈可能な推論過程を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-13T07:19:05Z)
Decoupling Knowledge and Reasoning in Transformers: A Modular Architecture with Generalized Cross-Attention [9.401360346241296]
本稿では,知識と推論を明確に分離するモジュール型トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。本稿では,標準トランスフォーマーのフィードフォワードネットワーク(FFN)が特殊ケースであることを示す厳密な数学的導出を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-01T12:55:57Z)
Transformers Use Causal World Models in Maze-Solving Tasks [49.67445252528868]
我々は迷路解決タスクで訓練されたトランスフォーマーで世界モデルを特定する。機能を抑圧するよりも、機能をアクティベートする方が簡単であることが分かりました。位置符号化方式は、モデルの残留ストリーム内でのワールドモデルがどのように構成されているかに影響を与えるように見える。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-16T15:21:04Z)
ViMoE: An Empirical Study of Designing Vision Mixture-of-Experts [71.11994027685974]
画像分類とセマンティックセグメンテーションの包括的研究を通じて,MoEを視覚に適用する可能性について検討した。性能がMoE層の構成に敏感であることから,設計を慎重に行わずに最適な結果を得ることが困難である。我々は、共有専門家を導入し、共通の知識を習得し、捕獲し、安定したViMoEを構築する効果的な方法として役立てる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-21T07:51:17Z)
Distributional Associations vs In-Context Reasoning: A Study of Feed-forward and Attention Layers [49.80959223722325]
本研究では,大規模言語モデルにおけるフィードフォワード層とアテンション層との区別について検討する。フィードフォワード層はビッグラムのような単純な分布関係を学習する傾向があり、注意層は文脈内推論にフォーカスする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-05T08:51:08Z)
The Buffer Mechanism for Multi-Step Information Reasoning in Language Models [52.77133661679439]
大きな言語モデルの内部的推論メカニズムを調べることは、よりよいモデルアーキテクチャとトレーニング戦略を設計するのに役立ちます。本研究では,トランスフォーマーモデルが垂直思考戦略を採用するメカニズムを解明するために,シンボリックデータセットを構築した。我々は,GPT-2モデルに必要なトレーニング時間を75%削減し,モデルの推論能力を高めるために,ランダムな行列ベースアルゴリズムを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-24T07:41:26Z)
Towards Robust Trajectory Representations: Isolating Environmental Confounders with Causal Learning [23.659451444973627]
本稿では、因果学習に基づく軌道モデリングフレームワーク(TrajCL)を提案する。 TrajCLは、より優れた一般化と解釈可能性を示しながら、軌道分類タスクのパフォーマンスを著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-22T10:34:58Z)
Generalization Error Analysis for Sparse Mixture-of-Experts: A Preliminary Study [65.11303133775857]
Mixture-of-Experts (MoE)計算アマルガメート予測 Sparse MoEは、限られた数、あるいは1つの専門家だけを選択的に扱うことで、経験的に保存され、時にはパフォーマンスが向上する一方で、オーバーヘッドを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-26T05:48:02Z)
Towards an empirical understanding of MoE design choices [37.85411810113886]
我々は,Mixture of Experts (MoEs) における共通設計選択が検証性能に与える影響を評価する。 Tokenレベルのルーティングで観測される構文特化とは対照的に、シーケンスレベルのルーティングはトピック固有の弱い専門家特化をもたらす可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-20T15:31:44Z)
A Mechanistic Analysis of a Transformer Trained on a Symbolic Multi-Step Reasoning Task [14.921790126851008]
合成推論タスクで訓練された変圧器の包括的力学解析について述べる。モデルがタスクの解決に使用する解釈可能なメカニズムのセットを特定し,相関的および因果的証拠を用いた結果の検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-19T08:04:25Z)
Explainability in Process Outcome Prediction: Guidelines to Obtain Interpretable and Faithful Models [77.34726150561087]
本稿では、プロセス結果予測の分野における説明可能性モデルと説明可能性モデルの忠実性を通して、説明可能性を定義する。本稿では,イベントログの仕様に基づいて適切なモデルを選択することのできる,X-MOPというガイドラインのセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-30T05:59:50Z)
Multilingual Multi-Aspect Explainability Analyses on Machine Reading Comprehension Models [76.48370548802464]
本稿では,マルチヘッド自己注意と最終MRCシステム性能の関係を検討するために,一連の解析実験を実施することに焦点を当てる。問合せ及び問合せ理解の注意が問合せプロセスにおいて最も重要なものであることが判明した。包括的可視化とケーススタディを通じて、注意マップに関するいくつかの一般的な知見も観察し、これらのモデルがどのように問題を解くかを理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-26T04:23:57Z)
Case-Based Abductive Natural Language Inference [4.726777092009554]
事例ベース帰納的自然言語推論(CB-ANLI) 事例ベース帰納的自然言語推論(CB-ANLI)
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-30T09:50:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。