論文の概要: Beyond Parallelism: Synergistic Computational Graph Effects in Multi-Head Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02944v1
• Date: Sat, 28 Jun 2025 11:35:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.456335
• Title: Beyond Parallelism: Synergistic Computational Graph Effects in Multi-Head Attention
• Title（参考訳）: 並列性を超えて:マルチヘッド注意における相乗的計算グラフ効果
• Authors: Haitz Sáez de Ocáriz Borde,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の成功を支える主要なディープラーニングアーキテクチャであるTransformer Networkのマルチヘッドアテンション しかし、単なる並列処理を超えて、マルチヘッド対シングルヘッドアテンションの理論的優位性は未解明のままである。 我々は,フィードフォワード指向非巡回グラフ (DAG) として機能し,共通のシンク状態を持つ,潜在的なシナジスティックな計算グラフのシステムとして,マルチヘッドの注意を再構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3597551064547502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-head attention powers Transformer networks, the primary deep learning architecture behind the success of large language models (LLMs). Yet, the theoretical advantages of multi-head versus single-head attention, beyond mere parallel processing, remain underexplored. In this paper, we reframe multi-head attention as a system of potentially synergistic computational graphs, where each head functions as a feedforward directed acyclic graph (DAG) with a common sink state. We provide intuition and preliminary theoretical analysis of mixing time and minimax fidelity in this framework. Our results show that multi-head attention can synergistically enhance information propagation, yielding faster mixing times and minimax fidelity amplification under specific head-diversity conditions. Finally, we train single-head and multi-head Transformers, each with the same total number of parameters, on sequence manipulation tasks and empirically verify the predicted effects.
• Abstract（参考訳）: マルチヘッドアテンションは、大規模な言語モデル(LLM)の成功の背後にある、主要なディープラーニングアーキテクチャであるTransformer Networkを駆動する。 しかし、単なる並列処理を超えて、マルチヘッド対シングルヘッドアテンションの理論的優位性は未解明のままである。 本稿では,フィードフォワード指向非巡回グラフ (DAG) として機能し,共通のシンク状態を持つ,潜在的相乗的計算グラフのシステムとしてマルチヘッドアテンションを再構築する。 この枠組みにおける混合時間とミニマックス忠実度に関する直観的および予備的理論的解析を行う。 以上の結果から,マルチヘッドアテンションは情報伝達を相乗的に促進し,より高速な混合時間と,特定の頭部の多様性条件下での最小忠実度増幅を実現することが示唆された。 最後に、シーケンス操作タスクにおいて、それぞれ同じ数のパラメータを持つシングルヘッドとマルチヘッドのトランスフォーマーをトレーニングし、予測された効果を実証的に検証する。

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