Centrala begrepp
モデル内の情報がトークン表現間を流れる方法を理解し、重要な情報フロー部分を抽出する新しい方法を提案します。
Sammanfattning
モデル内の情報は、トークン表現間を移動するモデルコンポーネントを通じて流れます。この研究では、Transformer内での計算を情報フローとして捉え、重要な部分だけを抽出する手法が提案されました。この手法は自動的で効率的であり、既存のパイプラインよりも柔軟かつ詳細な情報提供が可能です。
- モデル内の計算は、アテンションやFFNブロックからトークン表現へと進むことによって行われます。
- この手法は、任意の予測に適用可能であり、既存のパイプラインよりも柔軟かつ詳細な情報提供が可能です。
- 特定のタスクに特化したヘッドやブロックが一般的に重要であることが示唆されています。
Statistik
パッチングアルゴリズムに比べて100倍高速です。
Llama 2実験では、一部のアテンションヘッドが全体的に重要であることが示されました。