ヨハネス・ケプラー大学の研究者たちは、GateLoopを紹介します：線形循環とデータ制御された状態遷移によるシーケンスモデリングの進歩

『GateLoop』 シーケンスモデリングの進歩による線形循環とデータ制御された状態遷移の紹介 by ヨハネス・ケプラー大学の研究者たち

ヨハネス・ケプラー大学の研究者が、効率的な長いシーケンスのモデリングのために線形再帰の可能性を活用する革新的なシーケンスモデルであるGateLoopを紹介しました。これは線形再帰モデルを一般化し、自己回帰言語モデリングでそれらを上回りました。GateLoopは低コストの再帰モードと効率的な並列モードを提供し、Transformerアーキテクチャに強く関連する置換注意モードを導入します。これはデータ制御された相対的位置情報を注意に提供し、既存のモデルで使用される従来の累積和を超えたより堅牢なシーケンスモデルのためのデータ制御された積の重要性を強調します。

GateLoopはS4、S5、LRU、RetNetなどの線形再帰モデルの機能を拡張する多目的なシーケンスモデルで、データ制御された状態推移を利用しています。GateLoopは自己回帰言語モデリングで優れた性能を発揮し、効率的な再帰モードと非常に効率的な並列モードの両方を提供します。Transformerアーキテクチャに関連する置換注意モードを導入します。研究では、接頭辞累積積の事前計算、演算子の結合性、非データ制御パラメータ化などの重要な側面について議論しています。GateLoopはWikiText103データセットでより低いパープレキシティスコアで経験的に検証されています。既存のモデルは線形再帰の可能性を十分に活用していないことが示されており、GateLoopはデータ制御された推移と複雑な累積積を用いてこれを解決しています。

長距離の依存関係を持つシーケンスは、機械学習においては再帰ニューラルネットワーク（RNN）で従来から取り組まれています。ただし、RNNは消失・発散勾配に直面し、長いシーケンスに対して安定性を妨げます。LSTMやGRUなどのゲート付きのバリアントはこれらの問題を軽減しますが、より効率的である必要があります。Transformerはグローバルな依存関係のための注意メカニズムを導入し、再帰を排除しました。並列トレーニングとグローバルなペアワイズ依存性を可能にするものの、二次の計算量によって長いシーケンスでの利用が制限されます。線形再帰モデル（LRM）はGateLoopを通じてLRMを一般化する基本的なシーケンスモデルとしての代替手段を提供し、自己回帰言語モデリングで優れた性能を発揮し、多目的な操作モードを提供します。

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GateLoopは効率的なO(l)再帰モード、最適化されたO(llog2l)並列モード、およびO(l2)の置換注意モードを提供し、注意にデータ制御された相対的位置情報を提供します。WikiText-103ベンチマークでの実験により、GateLoopの自己回帰自然言語モデリングの能力が示されています。合成課題により、データ制御された状態推移の経験的利点が確認されます。重要な側面には、接頭辞累積積の事前計算、非データ制御パラメータ化が含まれ、変数の増加を防ぐために行われます。

GateLoopは、データ制御された状態推移を取り入れたシーケンスモデルであり、WikiText-103ベンチマークでの実験によって自己回帰言語モデリングで優れた性能を発揮します。他のモデルよりも低いテストのパープレキシティを達成し、シーケンスモデリングにおけるデータ制御された状態推移の実用的な利点を強調しています。GateLoopのメモリを入力に応じて忘れる能力は、関連する情報にために効果的に隠れた状態を管理することができます。研究では、初期化戦略、振幅と位相の活性化、学習された状態推移の解釈可能性など、将来の研究可能性について概説しています。

GateLoopは、データ制御された入力、出力、状態推移のゲーティングを通じて既存の線形再帰モデルを拡張する、完全にデータ制御された線形RNNです。他のモデルを上回る自己回帰言語モデリングの性能を発揮します。GateLoopのメカニズムは相対的な位置情報を注意に提供し、O(l2)の計算量を持つ置換注意モードと同等の形式で再定式化できます。経験的結果は、完全にデータ制御された線形再帰の効果を自己回帰言語モデリングで検証しています。このモデルは入力に応じてメモリを忘れることができ、関連する情報のためにスペースを確保します。将来の研究の可能性には、異なる初期化戦略、振幅と位相の活性化、および習得された状態推移の解釈可能性の向上があります。

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