Transformerはメガネが必要！ - LLMの限界と解決策の分析

この記事では、Transformerモデルの限界、具体的にはカウントや長いテキスト文字列のコピーなどのタスクにおける苦労について議論しています。アーキテクチャのボトルネックと、情報の忠実性を維持することの課題を強調しています。著者であるFederico Barberoは、これらの問題がTransformerの設計に根ざしており、グラフニューラルネットワークにおける過剰なスクワッシングや、ソフトマックス関数の制限との類似点を挙げて説明しています。この記事では、入力の変更やアーキテクチャの調整など、パフォーマンスを向上させる可能性のある解決策、つまり「メガネ」についても言及しています。この記事は、ポッドキャストのインタビューと研究論文に基づいています。

• •Transformerは、カウントや長いテキストのコピーなど、正確な情報保持を必要とするタスクに苦労します。
• •ソフトマックス関数を含むアーキテクチャの制限が、これらの失敗の一因となっています。
• •潜在的な解決策には、パフォーマンスを向上させるための入力変更とアーキテクチャ調整が含まれます。