May, 2024
超越缩放定律：理解具有关联记忆的Transformer性能
Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with
Associative Memory
TL;DR增加 Transformer 模型的大小并不总是导致性能提升，用经验缩放定律无法解释此现象。此外，模型记忆训练样本会改善泛化能力。我们提出了一个理论框架，揭示了基于 Transformer 的语言模型的记忆过程和性能动态。我们使用关联记忆的 Hopfield 网络来模拟 Transformer 的行为，使每个 Transformer 模块能够有效进行近似最近邻搜索。基于此，我们设计了一个能量函数，类似于现代连续 Hopfield 网络中的函数，对注意力机制提供了有见地的解释。利用最大化-最小化技术，我们构建了一个全局能量函数，捕捉了 Transformer 的层次结构。在特定条件下，我们证明了最小可达的交叉熵损失下界约为1。通过对不同数据规模运行 GPT-2 实验证实了我们的理论结果，以及在一个包含2M令牌的数据集上训练 vanilla Transformers。