論文の概要: Learning without training: The implicit dynamics of in-context learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16003v1
• Date: Mon, 21 Jul 2025 18:44:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:13.851861
• Title: Learning without training: The implicit dynamics of in-context learning
• Title（参考訳）: トレーニングなし学習 : 文脈内学習の暗黙的ダイナミクス
• Authors: Benoit Dherin, Michael Munn, Hanna Mazzawi, Michael Wunder, Javier Gonzalvo,
• Abstract要約: LLMは、これらのパターンがプロンプトの例の形で提示されるとき、追加の重み付けをせずに新しいパターンを学ぶことができる。 重ね合わせによる自己保持層のコンテキストは、変換ブロックがコンテキストに応じてレイヤの重みを暗黙的に変更できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.714728133687619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the most striking features of Large Language Models (LLM) is their ability to learn in context. Namely at inference time an LLM is able to learn new patterns without any additional weight update when these patterns are presented in the form of examples in the prompt, even if these patterns were not seen during training. The mechanisms through which this can happen are still largely unknown. In this work, we show that the stacking of a self-attention layer with an MLP, allows the transformer block to implicitly modify the weights of the MLP layer according to the context. We argue through theory and experimentation that this simple mechanism may be the reason why LLMs can learn in context and not only during training. Specifically, we show under mild simplifying assumptions how a transformer block implicitly transforms a context into a low-rank weight-update of the MLP layer.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の最も印象的な特徴の1つは、文脈で学習する能力である。 すなわち、推論時にLLMは、トレーニング中にこれらのパターンが見られなくても、プロンプトの例でこれらのパターンが提示されるときに、追加の重み付けをせずに新しいパターンを学習することができる。 この現象が起こるメカニズムは、いまだに不明である。 本研究では,自己保持層をMLPで積み重ねることで,コンテクストに応じてトランスフォーマーブロックがMDP層の重みを暗黙的に修正できることを示す。 理論と実験を通じて、この単純なメカニズムが、LLMが訓練中だけでなく、文脈で学習できる理由かもしれないと論じる。 具体的には、変換器ブロックがコンテキストを暗黙的にMDP層の低ランクの重み更新に変換するという、やや単純化された仮定を示す。

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