Core Concepts
Transformers mit Schleifen können iterative Lernalgorithmen effizienter emulieren als Standard-Transformers ohne Rekursion.
Abstract
Der Artikel untersucht, wie Transformers mit Schleifen (looped transformers) iterative Lernalgorithmen effizient emulieren können. Standardtransformers haben keine inhärente iterative Struktur, was eine Herausforderung beim Nachahmen iterativer Algorithmen darstellt, die in traditionellen Maschinenlernmethoden häufig verwendet werden.
Um dies zu adressieren, schlagen die Autoren die Verwendung einer Transformer-Architektur mit Schleifen und einer zugehörigen Trainingsmethodik vor, um iterative Eigenschaften in die Transformer-Architekturen zu integrieren. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass der Transformer mit Schleifen eine mit dem Standardtransformer vergleichbare Leistung bei der Lösung verschiedener Datenfittingprobleme erzielt, dabei aber weniger als 10% der Parameteranzahl verwendet.
Die Autoren entwickeln eine Trainingsmethodik für den Transformer mit Schleifen, um iterative Algorithmen effektiv nachzuahmen. Sie untersuchen den strukturellen Aufbau des Transformers mit Schleifen sowie die erforderliche Anzahl an Schleifeniteration während des Trainings. Diese Untersuchungen führen zur Formulierung ihrer Trainingsmethode.
Die empirischen Belege zeigen, dass der Transformer mit Schleifen von Grund auf trainiert werden kann, um in-Kontext-Lernen von Daten zu erlernen, die von linearen Funktionen, dünn besetzten linearen Funktionen, Entscheidungsbäumen und zweischichtigen neuronalen Netzen generiert werden. Bei den untersuchten Funktionsklassen übertrifft der Transformer mit Schleifen den Standardtransformer konsistent, insbesondere bei dünn besetzten linearen Funktionen oder Entscheidungsbäumen.
Stats
Die Transformer-Architektur mit Schleifen verwendet weniger als 10% der Parameter des Standardtransformers.
Bei der linearen Regression erreicht der Transformer mit Schleifen eine ähnliche Leistung wie der Standardtransformer, aber mit deutlich weniger Parametern.
Quotes
"Transformers haben eine effektive Leistung beim in-Kontext-Lösen von Datenfittingproblemen aus verschiedenen (latenten) Modellen gezeigt, wie von Garg et al. (2022) berichtet."
"Die Abwesenheit einer inhärenten iterativen Struktur in der Transformer-Architektur stellt eine Herausforderung dar, wenn es darum geht, die iterativen Algorithmen nachzuahmen, die in traditionellen Maschinenlernmethoden häufig eingesetzt werden."