Der Einfluss der Tiefe auf die kompositionelle Generalisierung in Transformer-Sprachmodellen

Conceptos Básicos

Tiefere Transformer-Sprachmodelle zeigen eine bessere kompositionelle Generalisierung als flachere Modelle, auch wenn der Nutzen zusätzlicher Schichten schnell abnimmt.

Resumen

Die Studie untersucht den Einfluss der Modelltiefe auf die kompositionelle Generalisierung in Transformer-Sprachmodellen. Dabei werden Modelle mit gleicher Gesamtparameterzahl, aber unterschiedlicher Tiefe, miteinander verglichen.

Zentrale Erkenntnisse:

• Tiefere Modelle erzielen generell eine niedrigere Perplexität in der Sprachmodellierung als flachere Modelle, aber der Nutzen zusätzlicher Schichten nimmt schnell ab.
• Tiefere Modelle zeigen auch eine bessere kompositionelle Generalisierung auf verschiedenen Benchmarks, wobei der Vorteil der Tiefe ebenfalls schnell abnimmt.
• Der Vorteil der Tiefe für die kompositionelle Generalisierung lässt sich nicht allein durch die bessere Sprachmodellperformanz oder die höhere In-Distribution-Leistung auf den Finetuning-Aufgaben erklären.
• Da die Latenz von Transformern näherungsweise linear von der Tiefe abhängt, empfiehlt sich bei gegebenem Parameteretat oft die Verwendung flacherer statt tieferer Modelle, ohne dass dies die Leistung wesentlich beeinträchtigt.

Estadísticas

Die Perplexität tieferer Modelle ist deutlich niedriger als die flacherer Modelle.
Die Genauigkeit auf Aufgaben zur kompositionellen Generalisierung ist bei tieferen Modellen höher als bei flacheren.

Citas

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Ideas clave extraídas de

The Impact of Depth on Compositional Generalization in Transformer Language Models

by Jackson Pett... a las arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.19956.pdf

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