이 논문은 트랜스포머가 비선형 함수를 학습하는 메커니즘을 이해하고자 한다. 구체적으로 다음과 같은 내용을 다룬다:
트랜스포머가 비선형 활성화 함수를 사용할 때 구현하는 학습 알고리즘을 분석한다. 제안된 구성에 따르면 트랜스포머는 재현 핵 힐버트 공간(RKHS) 메트릭에 대한 함수 공간 경사 하강법을 구현할 수 있다.
데이터 레이블이 커널 가우시안 프로세스에서 생성되는 경우, 제안된 함수 공간 경사 하강법 구현이 베이즈 최적 예측기로 수렴함을 보인다.
다중 헤드 어텐션을 사용하는 트랜스포머가 복합 커널에 대한 함수 공간 경사 하강법을 구현할 수 있음을 보인다. 이를 통해 다양한 데이터 분포에 대해 최적의 예측 성능을 달성할 수 있다.
트랜스포머의 손실 함수 landscape를 분석하여, 제안된 함수 공간 경사 하강법 구현이 stationary point가 됨을 보인다. 실험을 통해 이러한 stationary point가 실제 학습 과정에서 달성됨을 확인한다.
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by Xiang Cheng,... às arxiv.org 04-23-2024
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