MemoryLLM：トランスフォーマー向けのプラグ・アンド・プレイ型解釈可能なフィードフォワードメモリ
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Apple Machine Learning
Apple Machine Learning は、トランスフォーマーの構成要素を解明する研究の一環として、フィードフォワードモジュールと自己注意機構を分離し、文脈に依存しないトークンごとのニューラル検索メモリを実現する「MemoryLLM」を発表した。
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LLM におけるトランスフォーマー構成要素の動作を理解することは、人工知能における最近の技術的進歩の中核にあるため、極めて重要です。本研究では、フィードフォワードモジュール（FFN）の解釈可能性に関連する課題を再検討し、FFN を自己注意機構から分離することを目的とした MemoryLLM を提案します。これにより、文脈に依存しないトークンごとのニューラル検索メモリとして分離された FFN を研究することが可能になります。具体的には、入力トークンが FFN パラメータ内のどのメモリアクセス位置を利用するか、および異なる下流タスクにおける FFN メモリの重要性について調査します。MemoryLLM は…
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Understanding how transformer components operate in LLMs is important, as it is at the core of recent technological advances in artificial intelligence. In this work, we revisit the challenges associated with interpretability of feed-forward modules (FFNs) and propose MemoryLLM, which aims to decouple FFNs from self-attention and enables us to study the decoupled FFNs as context-free token-wise neural retrieval memory. In detail, we investigate how input tokens access memory locations within FFN parameters and the importance of FFN memory across different downstream tasks. MemoryLLM achieves…
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