論文の概要: LUCID: Attention with Preconditioned Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10410v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 01:46:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:01.367083
• Title: LUCID: Attention with Preconditioned Representations
• Title（参考訳）: LUCID:事前条件付き表現による注意
• Authors: Sai Surya Duvvuri, Nirmal Patel, Nilesh Gupta, Inderjit S. Dhillon,
• Abstract要約: LUCIDアテンション(LUCID Attention)は,アテンション確率にプレコンディショナーを適用するアーキテクチャ変更である。 このプレコンディショナーは、指数化キーキー類似性から派生したもので、再生カーネルヒルベルト空間内のキー間の重なりを最小限にする。 最大128Kトークンで評価された10億のパラメータ言語モデルをトレーニングすることで、我々のアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.98859684869003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Softmax-based dot-product attention is a cornerstone of Transformer architectures, enabling remarkable capabilities such as in-context learning. However, as context lengths increase, a fundamental limitation of the softmax function emerges: it tends to diffuse probability mass to irrelevant tokens degrading performance in long-sequence scenarios. Furthermore, attempts to sharpen focus by lowering softmax temperature hinder learnability due to vanishing gradients. We introduce LUCID Attention, an architectural modification that applies a preconditioner to the attention probabilities. This preconditioner, derived from exponentiated key-key similarities, minimizes overlap between the keys in a Reproducing Kernel Hilbert Space, thus allowing the query to focus on important keys among large number of keys accurately with same computational complexity as standard attention. Additionally, LUCID's preconditioning-based approach to retrieval bypasses the need for low temperature and the learnability problems associated with it. We validate our approach by training ~1 billion parameter language models evaluated on up to 128K tokens. Our results demonstrate significant gains on long-context retrieval tasks, specifically retrieval tasks from BABILong, RULER, SCROLLS and LongBench. For instance, LUCID achieves up to 18% improvement in BABILong and 14% improvement in RULER multi-needle performance compared to standard attention.
• Abstract（参考訳）: ソフトマックスベースのドットプロダクトアテンションはTransformerアーキテクチャの基盤であり、コンテキスト内学習のような優れた機能を実現する。 しかし、文脈の長さが長くなるにつれて、ソフトマックス関数の基本的な制限が出現し、確率質量を無関係なトークンに拡散する傾向にあり、長期のシナリオでは性能が低下する。 さらに,ソフトマックス温度を下げることにより,勾配の消失による学習性を低下させることによって焦点を絞り込もうとする試みも行われた。 LUCIDアテンション(LUCID Attention)は、注意確率にプレコンディショナーを適用するアーキテクチャ変更である。 このプレコンディショナーは、指数化キーキー類似性から派生したもので、再生カーネルヒルベルト空間内のキー間の重なりを最小化し、クエリは標準の注意と同じ計算量で、多数のキー間の重要なキーに正確に焦点を合わせることができる。 さらに、LUCIDの事前条件に基づく検索アプローチは、低温の必要性とそれに関連する学習可能性の問題を回避している。 最大128Kトークンで評価された10億のパラメータ言語モデルをトレーニングすることで、我々のアプローチを検証する。 以上の結果から,BABILong,RULER,SCROLLS,LongBenchなどの長文検索タスクに有意な改善が認められた。 例えば、LUCIDはBABILongの最大18%の改善、RULERのマルチニードル性能の14%の改善を実現している。

関連論文リスト

• FASA: Frequency-aware Sparse Attention [56.26881872333624]
  本稿では,トークンの重要度を動的に予測することで,クエリ対応のトークン消去を実現する新しいフレームワークであるFASAを提案する。 我々の重要な発見は、小さな「支配的」FCの特定可能なサブセットが、常に注目の頭文字と高い文脈の一致を示すことである。 長いコンテキストのタスクのスペクトル全体にわたって、FASAは全てのトークン放出ベースラインを一貫して上回り、ニアオラクル精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-03T06:09:06Z)
• vAttention: Verified Sparse Attention [100.98210818821688]
  vAttentionは、ユーザが指定した$(epsilon, delta)$の近似精度保証(thus, confirmed)を備えた実用的なスパースアテンションメカニズムである。 vAttentionはデータセット間のスパースアテンションの質を大幅に改善することを示す。 モデルの品質を損なうことなく高速なデコードを実現するために、推論シナリオにデプロイすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-07T08:46:08Z)
• Long-Context Generalization with Sparse Attention [21.400056571592277]
  トランスフォーマーベースのアーキテクチャは、伝統的に注意重みを計算するためにソフトマックスを使用している。 シーケンス長が増加するにつれて、非情報的トークンは注意確率の質量を蓄積し、分散と表現的崩壊をもたらす。 我々は、$alpha$-entmaxを使って動的にスパースな注意機構がこれらの問題を回避できることを示し、これは、無関係トークンに正確なゼロを割り当てる能力のためである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-19T22:43:25Z)
• Lag-Relative Sparse Attention In Long Context Training [8.365610885641276]
  本稿では,LagKV圧縮法で固定されたLag-Relative Sparse Attention(LRSA)を長期学習後に提案する。 本手法はチャンク・バイ・チャンク・プリフィルを行い, 固定サイズのラグウィンドウにおいて, 最上位のキー値ペアを選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-13T06:49:53Z)
• Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free [81.65559031466452]
  我々は、ゲーティング強化ソフトマックスアテンションの変種を調べる実験を行った。 SDPA(Scaled Dot-Product Attention)後の頭部特異的シグモイドゲートを簡易に修正することで,性能が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-10T17:15:49Z)
• Linear-Time User-Level DP-SCO via Robust Statistics [55.350093142673316]
  ユーザレベルの差分プライベート凸最適化(DP-SCO)は、マシンラーニングアプリケーションにおけるユーザのプライバシ保護の重要性から、大きな注目を集めている。 微分プライベート勾配勾配(DP-SGD)に基づくような現在の手法は、しばしば高雑音蓄積と準最適利用に苦しむ。 これらの課題を克服するために、ロバストな統計、特に中央値とトリミング平均を利用する新しい線形時間アルゴリズムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T02:05:45Z)
• Squeezed Attention: Accelerating Long Context Length LLM Inference [61.787865959140994]
  本稿では,入力コンテキストの大部分を固定したアプリケーションを高速化するために,Squeezed Attentionを提案する。 推論中、ユーザ入力からのクエリトークンとセントロイドを比較し、固定されたコンテキストからどのキーが意味論的に関連しているかを予測する。 また,線形から対数的への注意の複雑さを,固定した文脈長に対して低減できる階層型アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T18:54:19Z)
• Taming GANs with Lookahead-Minmax [63.90038365274479]
  MNIST, SVHN, CIFAR-10, ImageNetによる実験結果から, Lookahead-minmaxとAdam, Exgradientの併用が明らかとなった。 30倍のパラメータと16倍のミニバッチを使用して、クラスラベルを使わずに12.19のFIDを得ることにより、CIFAR-10上でクラス依存のBigGANのパフォーマンスを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T17:13:23Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。