Grunnleggende konsepter
Transformers mit nur einer Aufmerksamkeitsschicht können Memorisierung meistern, aber bei anderen Aufgaben wie Reasoning, Generalisierung und kontextuelle Generalisierung Schwächen zeigen. Mindestens zwei Aufmerksamkeitsschichten sind erforderlich, um Reasoning- und Generalisierungsfähigkeiten zu zeigen, während für kontextuelle Generalisierung möglicherweise drei Aufmerksamkeitsschichten notwendig sind.
Sammendrag
Die Studie untersucht die Fähigkeiten von Transformern mit unterschiedlicher Tiefe anhand von vier speziell entworfenen Sequenzlernaufgaben: Sequenzklassifizierung, kontextbasierte Fragebeantwortung, Vorlagenzuordnung und kontextbasierte Vorlagenzuordnung.
Für die Sequenzklassifizierungsaufgabe zeigt die Studie, dass ein einschichtiger Transformer mit ausreichend vielen Köpfen alle Datenpunkte memorieren kann. Für die Reasoning-Aufgabe der kontextbasierten Fragebeantwortung wird jedoch mindestens ein zweischichtiger Transformer benötigt, da ein einschichtiger Transformer daran scheitert.
Ähnlich verhält es sich mit der Generalisierungsaufgabe der Vorlagenzuordnung - ein einschichtiger Transformer kann diese nicht lösen, während ein zweischichtiger Transformer dazu in der Lage ist.
Für die komplexere Aufgabe der kontextbasierten Vorlagenzuordnung, die sowohl Reasoning als auch Generalisierung erfordert, zeigt die Studie, dass ein einschichtiger und sogar ein zweischichtiger Transformer überfordert sind, während ein dreischichtiger Transformer diese Aufgabe meistert.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Tiefe des Transformers eine entscheidende Rolle für die Leistungsfähigkeit in verschiedenen Lernaufgaben spielt. Während ein einschichtiger Transformer für Memorisierung ausreicht, benötigt es für komplexere Aufgaben wie Reasoning und Generalisierung mindestens zwei Aufmerksamkeitsschichten. Für kontextuelle Generalisierung scheint sogar eine Tiefe von drei Schichten erforderlich zu sein.
Statistikk
Ein einschichtiger Transformer kann alle Sequenzen in einem Sequenzklassifizierungsdatensatz perfekt memorieren.
Ein einschichtiger Transformer kann nicht alle Frage-Antwort-Paare in einem kontextbasierten Fragebeantwortungsdatensatz korrekt vorhersagen.
Ein einschichtiger Transformer kann nicht alle Sequenzen in einem Vorlagenzuordnungsdatensatz korrekt klassifizieren.
Ein dreischichtiger Transformer kann alle Sequenzen in einem kontextbasierten Vorlagenzuordnungsdatensatz korrekt vorhersagen.
Sitater
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