論文の概要: Deconstructing Attention: Investigating Design Principles for Effective Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11602v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 16:42:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.462447
• Title: Deconstructing Attention: Investigating Design Principles for Effective Language Modeling
• Title（参考訳）: Deconstructing Attention: 効果的な言語モデリングのための設計原則の調査
• Authors: Huiyin Xue, Nafise Sadat Moosavi, Nikolaos Aletras,
• Abstract要約: トランスフォーマー言語モデルは、ドット積の注意機構によって広く評価されている。 この研究は、これらの原則を緩和する制御された変種を設計することで、注意を体系的に分解する。 驚くべきことに、単独で失敗する変種でさえ、標準的な注意を引いた時に堅牢なパフォーマンスを達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.92951508140559
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of Transformer language models is widely credited to their dot-product attention mechanism, which interweaves a set of key design principles: mixing information across positions (enabling multi-token interactions), sequence-dependent activations (where attention weights adapt to each input), a specific mathematical form (dot-product similarities plus softmax weighting), and coupling of queries and keys to evolving hidden states (grounding attention in the current layer). However, the necessity of each of these principles remains largely untested. In this work, we systematically deconstruct attention by designing controlled variants that selectively relax these principles, applied both uniformly across all layers and in hybrid architectures where only some layers retain standard attention. Our empirical analysis reveals that mechanisms for mixing tokens are indispensable, as their absence collapses models to near-random behavior, while the exact mathematical form and sequence dependency can be substantially relaxed, especially when preserved in just a subset of layers. Surprisingly, even variants that fail in isolation can achieve robust performance when interleaved with standard attention, highlighting a cooperative effect. These findings deepen our understanding of what truly underpins attention's effectiveness and open new avenues for simplifying language models without sacrificing performance.
• Abstract（参考訳）: Transformer言語モデルの成功は、そのドット・プロダクト・アテンション・メカニズム(ドット・プロダクト・アテンション・メカニズム)として広く知られており、このメカニズムは、位置をまたいだ情報(マルチトークン・インタラクションを誘発する)、シーケンス依存のアクティベーション(各入力に注意重みが適応する)、特定の数学的形式(ドット・プロダクトの類似性とソフトマックス重み付け)、クエリとキーの結合(現在のレイヤの接地的アテンション)、といった重要な設計原則を織り込んだものである。 しかし、これらの原則の必要性はほとんど証明されていない。 本研究では、これらの原則を選択的に緩和し、すべての層に一様に適用し、いくつかの層だけが標準的な注意を保っているハイブリッドアーキテクチャにおいて、制御された変種を設計することによって、系統的に注意を分解する。 我々の経験的分析によれば、トークンを混合するメカニズムは、不在がモデルがほぼランダムな振る舞いへと崩壊するのに対し、正確な数学的形式とシーケンス依存性は、特に一部の層で保存された場合、実質的に緩和される。 驚くべきことに、単独で失敗する変種でさえ、標準的な注意を引いたときに堅牢なパフォーマンスを達成することができ、協調的な効果を強調します。 これらの知見は、パフォーマンスを犠牲にすることなく、言語モデルを簡単にするための、真に注意を喚起する効果の理解を深め、新たな道を開いた。

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