In dieser Arbeit wird gezeigt, dass ein einfaches lineares Transformer-Modell, das auf zufälligen linearen Regressionsproblemen trainiert wird, in der Lage ist, die gleichen charakteristischen Merkmale der Optimierung von Transformatoren zu reproduzieren, die in früheren Arbeiten beobachtet wurden.
Zunächst wird das lineare Transformer-Modell und die Optimierungsaufgabe beschrieben. Dann werden die folgenden Merkmale der Verlustlandschaft untersucht:
Der Unterschied in der Optimierungsleistung zwischen adaptiven Methoden wie Adam und nicht-adaptiven Methoden wie SGD ist auch in dem linearen Transformer-Modell zu beobachten.
Das Gradientenrauschen in dem linearen Transformer-Modell ist ebenfalls schwerfällig verteilt, ähnlich wie bei vollständigen Transformatoren.
Die "robuste" Konditionszahl der Verlustlandschaft ist bei adaptiven Methoden wie Adam niedriger als bei SGD, was ebenfalls mit den Beobachtungen für vollständige Transformatoren übereinstimmt.
Adaptive Methoden wie Adam haben eine bessere "gerichtete Glattheit" als SGD, was mit ihrer schnelleren Konvergenz korreliert.
Darüber hinaus wird untersucht, wie sich die Schwerfälligkeit der Datenverteilung und die Tiefe des Netzwerks auf diese Merkmale auswirken. Es zeigt sich, dass eine schwerere Verteilung der Kovariaten und eine größere Netzwerktiefe die beobachteten Merkmale verstärken.
Insgesamt legt diese Arbeit nahe, dass das einfache lineare Transformer-Modell eine wertvolle Abstraktion darstellt, um die Optimierung von Transformatoren zu verstehen.
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by Kwangjun Ahn... at arxiv.org 03-14-2024
https://arxiv.org/pdf/2310.01082.pdfDeeper Inquiries