迷宫解决变形器中的结构化世界表示
本文从几何视角揭示了Transformer操作的内部机制,说明层归一化将潜在特征限制在超球面上,塑造单词的语义表示。通过探究GPT-2模型,发现了早期层中的清晰查询-键注意力模式,并构建了关于注意力头部的特定主题性的先前观察。利用这些洞察,将Transformer描述为沿着超球面的词粒子的轨迹的建模过程。
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
本文从几何视角揭示了Transformer操作的内部机制,说明层归一化将潜在特征限制在超球面上,塑造单词的语义表示。通过探究GPT-2模型,发现了早期层中的清晰查询-键注意力模式,并构建了关于注意力头部的特定主题性的先前观察。利用这些洞察,将Transformer描述为沿着超球面的词粒子的轨迹的建模过程。