Эмердженция абстракций: механизм кодирования и декодирования концептов для обучения в контексте в трансформерах

На протяжении всей истории человечество стремилось упрощать сложные опыты, преобразуя их в фундаментальные абстракции, такие как физика и математика. Эти ментальные модели позволяют нам быстро обучаться, предсказывать результаты и адаптироваться к новым ситуациям. В области искусственного интеллекта (ИИ) авторегрессионные трансформеры начинают демонстрировать аналогичные способности. Они адаптируются к новым задачам через обучение в контексте (In-Context Learning, ICL), что поднимает вопрос о том, как именно это происходит.

В данной статье мы предлагаем механизм кодирования и декодирования концептов, чтобы объяснить ICL, исследуя, как трансформеры формируют и используют внутренние абстракции в своих представлениях. Мы анализируем динамику обучения небольшой модели трансформера на синтетических задачах ICL и сообщаем о взаимосвязанной эмердженции кодирования и декодирования концептов. В процессе обучения модель начинает кодировать различные латентные концепты (например, «Найти первое существительное в предложении») в отдельные, различимые представления, одновременно разрабатывая условные алгоритмы декодирования и улучшая свою производительность в ICL.

Понимание ICL

Задачи ICL

ICL относится к задачам, где цель состоит в том, чтобы предсказать выходные данные на основе входных данных и примеров, предоставленных в контексте. Например, в задаче, связанной с сопоставлением объекта и цвета, модель получает примеры, такие как (яблоко, красное), (банан, желтый) и (виноград, фиолетовый), и затем должна предсказать, что будет после (лимон, ?). Каждая задача делит латентную концепцию, которая связывает входные данные с выходными.

Теоретическая основа

Существует множество различных теоретических рамок для понимания работы ICL. В данной работе мы принимаем байесовскую точку зрения, которая предполагает, что трансформеры неявно выводят латентную переменную, лежащую в основе демонстраций, и применяют её для генерации ответа. Это предполагает, что ICL представляет собой двухступенчатый процесс: сначала происходит вывод латентной концепции, затем применяется алгоритм, основанный на этой концепции.

Эмердженция концептов

Кодирование и декодирование концептов

В нашей работе мы предлагаем механизм кодирования и декодирования концептов, который служит основным теоретическим обоснованием. Мы наблюдаем, что в процессе обучения трансформеры учатся создавать разделимые представления по концептам, одновременно развивая специфические для концептов алгоритмы декодирования. Этот механизм представляет собой взаимозависимый двухступенчатый процесс, который возникает одновременно в ходе обучения.

Синтетические эксперименты

Для изучения эмердженции концептов мы обучаем небольшой трансформер на смеси задач разреженной линейной регрессии. Мы обнаруживаем, что концепт кодирования возникает, когда модель начинает сопоставлять различные латентные концепты с отдельными представлениями в пространстве. Эта геометрическая структура представлений связана с развитием специфических для концептов алгоритмов ICL.

Динамика обучения

Наши наблюдения показывают, что разные базисы, несмотря на идентичные сложности задач, демонстрируют различные динамики потерь во время обучения. Это указывает на то, что модель учится выводить разные концепты по-разному и применяет выборочные алгоритмы. Мы также анализируем геометрию промежуточных представлений и наблюдаем, как модель постепенно создает отдельные представления для различных базисов, что подтверждает нашу гипотезу о взаимосвязанности кодирования и декодирования концептов.

Эксперименты на реальных задачах

Задачи обработки естественного языка и арифметики

Мы валидируем предложенный механизм кодирования и декодирования концептов на предобученных моделях, применяя его к задачам обработки естественного языка и арифметики. Мы создаем наборы данных для задач, таких как тегирование частей речи и битовая арифметика. Эти задачи спроектированы так, чтобы быть семантически схожими, что позволяет эффективно оценить способность модели выводить и кодировать латентные концепты.

Оценка производительности

Мы оцениваем производительность модели на различных задачах, вычисляя точность совпадения между сгенерированным выходом и истинными значениями. Мы представляем концепт декодируемости (Concept Decodability, CD) как геометрическую меру формирования внутренних абстракций для латентных концептов и демонстрируем, что CD эффективно предсказывает производительность ICL в предобученных LLM.

Кausal Analysis

Для изучения причинной связи между качеством кодирования концептов и производительностью ICL мы проводим механистические интервенции и контролируемое дообучение. Мы показываем, что качество кодирования концептов непосредственно связано с производительностью ICL, что подтверждает нашу гипотезу о взаимосвязанности кодирования и декодирования концептов.

Обсуждение

Влияние механизма кодирования и декодирования концептов

Предложенный механизм кодирования и декодирования концептов имеет множество последствий для понимания механики ICL и методов активации. Мы наблюдаем, что модели могут успешно выполнять некоторые задачи ICL, но не могут выполнять другие. Это может быть связано с тем, что модель может эффективно кодировать концепты, которые часто встречаются во время предобучения.

Ограничения

Ограничением нашей работы является то, что экспериментальная установка не охватывает задачи, требующие многоступенчатого рассуждения. Дальнейшие исследования необходимы для применения наших выводов и инсайтов к реальным задачам.

Заключение

В данной работе мы предложили механизм кодирования и декодирования концептов, который объясняет, как трансформеры формируют и используют внутренние абстракции для выполнения задач ICL. Мы продемонстрировали, что успешное выполнение задач ICL зависит от способности модели эффективно кодировать латентные концепты и применять соответствующие алгоритмы декодирования. Эти результаты открывают новые горизонты для дальнейших исследований в области обучения в контексте и понимания работы больших языковых моделей.