FFN-Wider Transformer Models and Architecture Influence on Language Models

Core Concepts

Pre-trained language models' base capabilities are influenced by architecture, with FFN-Wider Transformers reducing the contribution ratio of the combination function, leading to a decline in base capabilities.

Abstract

プレトレーニング言語モデルの基本的な能力は、アーキテクチャに影響を受け、FFN-Wider Transformersは組み合わせ関数の寄与比率を減少させ、基本的な能力が低下することが分かった。この研究では、CEA（Combination Enhanced Architecture）を提案し、ベースキャパビリティの低下を逆転させることに成功した。また、MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャTransformersにも同様の説明とCEAを適用し、基本的な能力を向上させることができた。

Stats

Multi-Head Attention層の貢献比率がプレトレーニング言語モデリングにおけるモデルの基本的な能力に影響する。
FFN-Wider Transformersは組み合わせ関数の実際の貢献比率を減少させ、基本的な能力が低下する。
CEA（Combination Enhanced Architecture）はこの低下を逆転させる。

Quotes

"the actual contribution ratio of the MHA layer (a combination function) is a key factor affecting the model’s base capabilities."
"Controlling the width ratio indeed directly influences the contribution ratio of the combination function."
"The results indicate the base capabilities of the new architecture MoE have indeed improved to some extent."

Key Insights Distilled From

How does Architecture Influence the Base Capabilities of Pre-trained Language Models? A Case Study Based on FFN-Wider Transformer Models

by Xin Lu,Yanya... at arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02436.pdf

Deeper Inquiries

他のプレトレーニング目標を持つモデルでも同様の結果が得られる可能性はありますか？

この研究では、言語モデルの基本的な能力におけるアーキテクチャの影響を探求しています。他のプレトレーニング目標を持つモデルに対しても同様の結果が得られる可能性は存在します。異なるプレトレーニング目標を持つモデルであっても、アーキテクチャが基本的な能力に与える影響は類似する傾向があると考えられます。
例えば、ALBERT（Lan et al., 2020）というモデルでは、パラメータ数が同じでも強い基本的な能力を示すことが知られています。したがって、他のプレトレーニング目標を持つモデルにおいても、アーキテクチャ自体が基本的な能力に及ぼす影響は重要であり、類似した結果が得られる可能性があります。

大規模なモデルへの拡張やより複雑な実験によってどのように結果が変化する可能性がありますか

大規模なモデルへの拡張やより複雑な実験によってどのように結果が変化する可能性がありますか？
大規模なモデルへの拡張や複雑さ増加した実験によって結果は以下のように変化する可能性が考えられます：

効率：大規模なモデルでは計算リソースや学習時間への依存度も高まります。そのため、アーキテクチャ変更や改善策はさらに重要となります。
汎用性：複雑で多岐にわたるタスクへ適応する際、新しいアーキテクチャ設計や最適化手法は特定タスクだけでなく幅広い領域で効果を発揮する必要があります。
精度：大規模かつ複雑化された実験条件下では精度向上も期待されます。しかし、それだけで十分ではなく、「in-distribution」と「out-of-distribution」両方で優れた成績を残せることも重要です。
これら要素から見て、「FFN-Wider Transformers」等特定アーキテクチャ以外でも同じ原則・理解・改善方法論を適用し成功させていくことできそうです。

MoE Transformers内で基本的な能力が低下する別の要因は何ですか

MoE Transformers内で基本的な能力低下別因子
MoE Transformers内部で基本的能力低下別因子:

エキスパート不均衡: MoE レイヤー内部エキスパート間バランス不足また関連問題
情報収集制限: より多数エキスパート使用時情報収集困難
コンピューティング負荷: 多数エキスパート処理コスト増加, 負荷上昇
入出力整合: 入出力整合欠如, 統一処理困難

これ等問題点解消策含め今後深堀予定です。