记忆视角的Transformer机制分析

Alberto Bietti, Vivien Cabannes, Diane Bouchacourt, Herve Jegou, Leon Bottou
[Meta AI]

  • 动机：旨在更好地理解基于Transformer的大型语言模型的内部机制，以提高它们的可靠性和可解释性。
  • 方法：通过在合成环境中使用大规模和上下文特定的二元分布生成Token序列，对简化的双层Transformer进行仔细的实证分析，研究其全局和上下文学习的过程。将Transformer的权重矩阵视为联想记忆，并提供理论洞察来解释其学习动力学。
  • 优势：通过细致的实证分析和理论洞察，揭示了Transformer在全局和上下文学习方面的动态平衡，以及权重矩阵作为联想记忆的作用。为进一步理解和优化Transformer模型提供了重要的基础。

通过研究合成环境下Transformer的学习机制，揭示了其全局和上下文学习的平衡，并将权重矩阵解释为联想记忆，为理解和优化Transformer提供了基础。

https://arxiv.org/abs/2306.00802 


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