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发布日期：2024-09-08 07:26 点击次数：165
大模子作念奥赛题行云活水，简便的数数却屡屡翻车的原因找到了。
谷歌的一项新商榷，发现大模子不会数数的原因，并不是简便的tokenizer所致，而是莫得迷漫的空间来存储用于计数的向量。
数出一段话中某个单词出现的次数，这样简便的任务不错难倒好多大模子，GPT-4o、Claude 3.5也无法避免。
若是再进一步，思要找到出现频率最高的一个词，更是难如登天，即便能蒙对给出的具体数目亦然错的。
有东谈主觉得是词汇的token化导致了大模子看到的“词”和咱们的看法不一致，但论文标明，骨子情况并不是这样简便。
思数清单词，镶嵌维度要够大
Transformer的计数才略与其镶嵌维度d和词汇量m（指词汇表中词的数目，非序列长度）的关系密切关连。
详实的原因，就触及到了Transformer统计词频时的机制。
Transformer通过一种格外的镶嵌时势，诈骗镶嵌空间的线性结构，精巧地将计数问题滚动为了向量加法。
具体说是将每个词映射到一个特有的正交向量上，在这种暗示下，词频不错通过对这些正交向量乞降来简便地探讨。
然而，这种机制的局限性在于，它条目词汇表中的每个词皆有一个独处的正交向量暗示，因此镶嵌维度必须大于词汇量。
镶嵌维度不实时，词向量就无法保握正交性，词频的线性重复也就无法达成了。
此时Transformer要达成计数，不错通过重认识机制（CountAttend）来达成，但需要一个随序列长度n线性增长的大型“逆转MLP”层。
具体来说，模子最初通过重认识赋予被查询词较大的权重，再诈骗位置编码将重认识权重索要到值向量的终末一个元素，这个元素骨子记载了被查询词的出现频率的倒数。
这意味着，模子需要一个大小为O(n)的MLP层来探讨1/x函数（x为某个词出现的次数）。
但进一步分析标明，任何常数层ReLU荟萃皆无法在o(n)的神经元数目下靠拢1/x函数。
因此，关于固定例模的Transformer，这种决策无法实行到随心长度的序列。当序列长度超出实践集长度时，模子的计数才略会急剧恶化。
长度非主要要素，词汇表中数目是关键
为了考证这一论断，作家一共进行了两个实验。
第一个实验，是在一个重新驱动实践的Transformer模子上进行的，具体关联参数如下：
使用一个由两个Transformer层、四个重认识头组成的标准模子；
镶嵌维度d的取值限制为8到128；
对每个固定的d，词汇量m从5到150变化，辨认测试20个不同的值；
模子使用Adam优化器从零驱动实践，炒黄金批量大小为16，学习率为10^-4，实践10万步。
实践和评测数据通过立时采样生成。最初从大小为m的词汇表中均匀采样n个词，组成一个长度为n的序列。
序列长度n确立为n=10m，平均每个词出现的次数固定为10次，一共使用了1600个样本进行测试。
作家发现，跟着词汇量的加多，模子的计数准确率呈道路状下落，临界点适值出现时词汇量向上镶嵌维度的时辰。
为了进一步量化模子的计数才略，作家界说了一个贪图m_thr，暗示模子的计数准确率下落到80%时的临界词汇量。
直不雅地说，m_thr反馈了在给定镶嵌维度下，模子不错“承受”的最大词汇量，m_thr越大评释模子的计数才略越强。
效果披露，关于计数（QC）和找出最高频词（MFC）的任务，m_thr皆随镶嵌维度d的增大而雷同线性增长。
第二个实验则是在预实践的Gemini 1.5模子上开展，在这个实验中，作家更真贵词汇量对计数才略的影响。
他们想象了一系列计数任务，每个任务使用不同大小的词汇表，并把每个词在序列中出现的平均次数固定。
这意味着，在实验组当中，词汇量越大，序列长度也就越长。
当作对照，作家还确立了一个“Binary Baseline”，词汇表中惟一固定为两个词，但序列长度与主实验组同样。
这样一来，就不错判断出带来模子计数缺陷的究竟是词汇量已经序列长度。
实验效果披露，跟着词汇量的加多，Gemini 1.5在计数任务上的平均全皆缺陷显赫高潮，而“Binary Baseline”的缺陷要低得多。
这标明，词汇量的加多，而非序列长度的增长，是导致大模子计数才略下落的主要原因。
不外作家也暗示，诚然这项商榷一定流程上规定了大模子计数才略的高低界，但这些范畴还不够紧致，距离理思的效果还有一定差距。
同期，作家也莫得探究加多Transformer的层数是否会窜改这一论断，需要往常开荒新的工夫器具才调进一步考证。
— 完 —
