How does representation impact in-context learning: A exploration on a synthetic task

要約

インコンテキスト学習、つまりコンテキスト内のサンプルからの学習は、Transformer の優れた機能です。
ただし、コンテキスト内学習を促進するメカニズムはまだ完全には理解されていません。
この研究では、表現学習のまだ解明されていない観点から調査することを目的としています。
インコンテキスト学習シナリオの場合、表現はより複雑になり、モデルの重みとインコンテキスト サンプルの両方の影響を受ける可能性があります。
上記の 2 つの表現の概念的な側面を、それぞれインウェイト コンポーネントおよびインコンテキスト コンポーネントと呼びます。
2 つのコンポーネントがインコンテキスト学習能力にどのような影響を与えるかを研究するために、新しい合成タスクを構築し、2 つのプローブ (インウェイト プローブとインコンテキスト プローブ) を使用して 2 つのコンポーネントをそれぞれ評価できるようにします。
我々は、インコンテキストコンポーネントの良さがインコンテキスト学習のパフォーマンスに大きく関係していることを実証します。これは、インコンテキスト学習と表現学習の間の絡み合いを示しています。
さらに、優れたインウエイト コンポーネントは実際にインコンテキスト コンポーネントの学習に利益をもたらすことがわかり、インウエイト学習がインコンテキスト学習の基礎となるべきであることを示しています。
インコンテキスト学習メカニズムとインウェイト コンポーネントの重要性をさらに理解するために、パターン マッチングとコピー＆ペースト メカニズムを使用してインコンテキスト学習を実行する単純な Transformer がインコンテキストと一致できることを構築によって証明します。
完璧な重み付けコンポーネントの仮定の下で、より複雑で最適に調整された Transformer を使用してパフォーマンスを学習します。
つまり、表現学習の観点からのこれらの発見は、コンテキスト内能力を向上させるための新しいアプローチに光を当てています。

要約(オリジナル)

In-context learning, i.e., learning from in-context samples, is an impressive ability of Transformer. However, the mechanism driving the in-context learning is not yet fully understood. In this study, we aim to investigate from an underexplored perspective of representation learning. The representation is more complex for in-context learning senario, where the representation can be impacted by both model weights and in-context samples. We refer the above two conceptually aspects of representation as in-weight component and in-context component, respectively. To study how the two components affect in-context learning capabilities, we construct a novel synthetic task, making it possible to device two probes, in-weights probe and in-context probe, to evaluate the two components, respectively. We demonstrate that the goodness of in-context component is highly related to the in-context learning performance, which indicates the entanglement between in-context learning and representation learning. Furthermore, we find that a good in-weights component can actually benefit the learning of the in-context component, indicating that in-weights learning should be the foundation of in-context learning. To further understand the the in-context learning mechanism and importance of the in-weights component, we proof by construction that a simple Transformer, which uses pattern matching and copy-past mechanism to perform in-context learning, can match the in-context learning performance with more complex, best tuned Transformer under the perfect in-weights component assumption. In short, those discoveries from representation learning perspective shed light on new approaches to improve the in-context capacity.

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