Anchor function: a type of benchmark functions for studying language models

要約

トランスフォーマーベースの言語モデルを理解することは、特に汎用人工知能への進歩において極めて重要な役割を果たすため、ますます重要になっています。
しかし、言語モデルの研究は、特にリソースが限られている学術研究グループにとって、重大な課題に直面しています。
これらの課題には、複雑なデータ構造、未知のターゲット関数、高い計算コストとメモリ要件、推論プロセスにおける解釈可能性の欠如などが含まれます。科学研究​​における単純なモデルの使用と類似して、私たちはアンカーの概念を提案します。
関数。
これは、「アンカーキー」パターンに従う学習タスクにおける言語モデルを研究するために設計されたベンチマーク関数の一種です。
アンカー関数の概念を利用することで、さまざまな言語タスクをシミュレートする一連の関数を構築できます。
アンカー機能は、糖尿病研究におけるマウスの役割と同様の役割を果たし、特に学術研究に適しています。
例を使用してアンカー関数の有用性を示し、言語モデルのアテンション構造による 2 つの基本的な操作、つまりトークンをシフトすることと、1 つのトークンを 1 つの位置から多くの位置にブロードキャストすることを明らかにします。
これらの操作は、大規模な言語モデルでもよく見られます。
したがって、アンカー関数フレームワークは、特に理論的研究において、さらなる探求のための一連の貴重でアクセス可能な研究課題を切り開きます。

要約(オリジナル)

Understanding transformer-based language models is becoming increasingly crucial, particularly as they play pivotal roles in advancing towards artificial general intelligence. However, language model research faces significant challenges, especially for academic research groups with constrained resources. These challenges include complex data structures, unknown target functions, high computational costs and memory requirements, and a lack of interpretability in the inference process, etc. Drawing a parallel to the use of simple models in scientific research, we propose the concept of an anchor function. This is a type of benchmark function designed for studying language models in learning tasks that follow an ‘anchor-key’ pattern. By utilizing the concept of an anchor function, we can construct a series of functions to simulate various language tasks. The anchor function plays a role analogous to that of mice in diabetes research, particularly suitable for academic research. We demonstrate the utility of the anchor function with an example, revealing two basic operations by attention structures in language models: shifting tokens and broadcasting one token from one position to many positions. These operations are also commonly observed in large language models. The anchor function framework, therefore, opens up a series of valuable and accessible research questions for further exploration, especially for theoretical study.

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