Coherent Wave Dynamics and Language Generation of a Generative Pre-trained Transformer

要約

【タイトル】
事前学習型トランスフォーマーにおける振動波のダイナミクスと言語生成の一貫性

【要約】
・大規模言語モデル（LLM）は、Generative Pre-trained Transformer（GPT）のようなモデルが様々な言語タスクで成功を収めているが、そのEmergent（創発的）な能力については多くの問題、懸念、課題がある。
・モデルの内部機構を理解するため、クロスチャネル相関性と個別自己相関性に関する波のダイナミクスを小規模なGPTで分析。
・波のダイナミクスは、コンテキストに応じた可塑性と表現豊かさの中で一貫した繰り返し可能な固有の振動モードを提供し、言語生成において一貫性を持つ。また、波形、一貫性、クラスタリングを分析することで、隠れ層のチャネルの機能を識別し解釈するための体系的な手法を提供することができる。
・さらに、モデルのトレーニングのレベルに応じたテキストシーケンス生成における綴りの誤りのポアソン統計を調査し、フェーズトランジションのようなプロセスを観察した。一定の一貫性が生まれると、正しい単語と誤った綴り方の単語の生成の競争が生じるが、十分な一貫性が出現した場合、一貫したプロセスは誤りの拡散を防ぐために強力になり、正しい綴りの分布はポアソンからサブポアソンへ、誤った綴りの分布は反対の傾向を示す。
・量子力学の概念や技術を活用することで、小さなGPTのダイナミクスに関する新しい洞察を得ることができ、より複雑な一貫した言語パターンを持つ大規模言語モデルに適用することでモデルのEmergentな能力を解釈し、より専門的なモデルを開発する機会を提供することができる。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs), such as the Generative Pretrained Transformer (GPT), have achieved tremendous success in various language tasks, but their emergent abilities have also raised many questions, concerns, and challenges that need to be addressed. To gain a better understanding of the models’ inner mechanisms, we analyze the hidden state and channel wave dynamics in a small GPT, focusing on the coherence of wave patterns in terms of cross-channel correlation and individual auto-correlation. Our findings suggest that wave dynamics offer consistent and repeatable intrinsic oscillation modes, along with context-aware plasticity and expressiveness in language generation. By analyzing wave patterns, coherence, and clustering, we provide a systematic way to identify and interpret the functionality of the hidden state channels, paving the way to understand and control higher-level language pattern formation. In addition, we investigate the Poisson statistics of spelling errors in text sequence generation across various levels of model training and observe a phase-transition-like process. As coherence builds up, there is a competition between the generation of correct and misspelled words. However, once the model is adequately trained and significant coherence has emerged, the coherent process becomes strong enough to effectively suppress spelling errors, preventing the cascade amplification of defects. The distribution of correct spellings transitions from Poissonian to Sub-Poissonian, while the distribution of misspellings shows the opposite trend. By leveraging concepts and techniques from quantum physics, we gain novel insights into the dynamics of the small GPT. This approach can be extended to larger language models that exhibit more complex coherent language patterns, opening up opportunities to interpret their emergent capabilities and develop more specialized models.

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