論文の概要: On the Existence of Universal Simulators of Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18739v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 15:15:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:37.049209
• Title: On the Existence of Universal Simulators of Attention
• Title（参考訳）: 普遍的注意シミュレータの存在について
• Authors: Debanjan Dutta, Faizanuddin Ansari, Anish Chakrabarty, Swagatam Das,
• Abstract要約: 注意出力と基礎となる基本行列を同一に再現し、RASPを介してアクティベーション操作を行う方法を提案する。 我々の証明は、これまで学習によってのみ近似することが知られていたアルゴリズムによって達成可能なデータ非依存の解の存在を初めて示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.01811978811789
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prior work on the learnability of transformers has established its capacity to approximate specific algorithmic patterns through training under restrictive architectural assumptions. Fundamentally, these arguments remain data-driven and therefore can only provide a probabilistic guarantee. Expressivity, on the contrary, has theoretically been explored to address the problems \emph{computable} by such architecture. These results proved the Turing-completeness of transformers, investigated bounds focused on circuit complexity, and formal logic. Being at the crossroad between learnability and expressivity, the question remains: \emph{can transformer architectures exactly simulate an arbitrary attention mechanism, or in particular, the underlying operations?} In this study, we investigate the transformer encoder's ability to simulate a vanilla attention mechanism. By constructing a universal simulator $\mathcal{U}$ composed of transformer encoders, we present algorithmic solutions to identically replicate attention outputs and the underlying elementary matrix and activation operations via RASP, a formal framework for transformer computation. Our proofs, for the first time, show the existence of an algorithmically achievable data-agnostic solution, previously known to be approximated only by learning.
• Abstract（参考訳）: 変圧器の学習性に関する以前の研究は、限定的なアーキテクチャ仮定の下でのトレーニングを通じて、特定のアルゴリズムパターンを近似する能力を確立してきた。 基本的に、これらの議論はデータ駆動であり、従って確率的保証しか提供できない。 それとは対照的に、表現性は、そのようなアーキテクチャによる問題 \emph{computable} に対処するために理論的に研究されている。 これらの結果は、変換器のチューリング完全性を証明し、回路複雑性と形式論理に焦点をあてた境界について検討した。 emph{can transformer architecturesは、任意の注意機構、特に基礎となる操作を正確にシミュレートしますか? The study, we investigated the transformer encoder's ability tosimulated a vanilla attention mechanism。 変圧器エンコーダで構成されたユニバーサルシミュレータ$\mathcal{U}$を構築することにより、アテンション出力と基礎となる基本行列とアクティベーション演算を同一に再現するアルゴリズムソリューションを提案する。 我々の証明は、これまで学習によってのみ近似することが知られていたアルゴリズムによって達成可能なデータ非依存の解の存在を初めて示すものである。

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