Transformersにおけるサイレント特徴学習 これは今週の興味深い論文です。損失曲線によって、モデルが何を学習したかの判断が誤る可能性があることを指摘しています。 通常、ニューラル ネットワークのトレーニングの進行状況を測定するための主な指標として損失を使用します。 損失が変化しない場合は、モデルは何も学習していないと想定されます。損失が減少する場合は、学習が行われていると想定されます。 ただし、アルゴリズムのタスクを扱う場合にはこの仮定は当てはまりません。 この新しい研究では、Transformer を使用して 10 個の基本的なアルゴリズム タスクを処理し、「サイレント フィーチャ」を発見しました。つまり、損失が停滞しても内部表現は進化し続けます。 研究では、モデルは出力パフォーマンスを向上させる前に、すでに中間計算ステップを学習していたことが判明しました。 たとえば、加算における繰り上がり、BFS におけるキューのメンバーシップ、乗算における部分積などです。 これらの特性は長いプラトー期間をかけて徐々に形成され、その後突然組み合わさって問題を解決します。 研究者たちは、バイナリ演算（加算、乗算）、グラフアルゴリズム（BFS、最短経路、トポロジカルソート、MST）、およびシーケンス最適化（最大サブ配列、アクティブ選択）における内部表現を調査しました。 6 つのタスクすべてにおいて、明確な 2 段階の遷移が見られました。つまり、長い停滞期間の後、パフォーマンスが突然向上したのです。 アブレーション実験により因果関係が確認された。 64 ビット加算モデルから桁上げ機能を削除すると、精度が 75.1% 低下しました。 BFS のキュー メンバーシップ関係を廃止すると、精度が 43.6% 低下しました。 アルゴリズム タスクでは、複数のサブルーチンが連携して動作する必要があります。 すべての部品が揃うまで、1 つのコンポーネントを正しく位置合わせしても損失は軽減されません。 モデルは、平坦な損失曲線の下で潜在的な機能を蓄積します。 クロスエントロピー損失は不完全な診断方法であると思われます。 指標が停滞しているように見えても、かなりの量の内部学習が行われている可能性があります。 これをきっかけに、損失曲線だけではなく、より包括的なサポートを提供する監視ツールを開発することにしました。 🔖 論文リンク:
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