Техножрица 👩‍💻👩‍🏫👩‍🔧

Forwarded from AbstractDL

Зачем все LLM фокусируют attention на первом токене? (by DeepMind & Oxford)

Давно известно, что многие головы внимания у LLM упорно «смотрят» на самый первый токен последовательности (чаще всего это токен <bos>). В моделях вроде GPT, LLaMA или Gemma такое внимание занимает до 80% от всех голов!

Авторы показывают, что такой «слив» внимания на первый токен — это не ошибка, а очень полезный механизм. Он работает примерно как «нулевая операция» (no-op), то есть помогает головам внимания эффективно ничего не делать и не вносить ненужных изменений в представления токенов, когда они не нужны.

Зачем это нужно? Постоянное активное перемешивание информации между токенами ведёт к трём серьёзным проблемам:
1. Rank collapse — представления всех токенов становятся линейно зависимыми.
2. Representational collapse — сильно растёт косинусная близость соседних токенов.
3. Over-squashing — дальние токены перестают эффективно обмениваться информацией.

Чем глубже модель и длиннее контекст, тем сильнее она нуждается в этом механизме. А если убрать первый токен <bos> во время инференса, у модели, привыкшей к нему, качество генерации сильно падает.

P.S. Что-то оооочень похожее нам рассказывал профессор Вячеслав Дубынин на курсах химии мозга — у людей тоже есть механизм предотвращающий "смешивание" активаций. А, например, ЛСД его ослабляет, вызывая галлюцинации.

Статья

www.group-telegram.com/ua/tech_priestess.com/2086

6.6K viewsApr 20 at 15:23

Зачем все LLM фокусируют attention на первом токене? (by DeepMind & Oxford)

Давно известно, что многие головы внимания у LLM упорно «смотрят» на самый первый токен последовательности (чаще всего это токен <bos>). В моделях вроде GPT, LLaMA или Gemma такое внимание занимает до 80% от всех голов!

Авторы показывают, что такой «слив» внимания на первый токен — это не ошибка, а очень полезный механизм. Он работает примерно как «нулевая операция» (no-op), то есть помогает головам внимания эффективно ничего не делать и не вносить ненужных изменений в представления токенов, когда они не нужны.

Зачем это нужно? Постоянное активное перемешивание информации между токенами ведёт к трём серьёзным проблемам:
1. Rank collapse — представления всех токенов становятся линейно зависимыми.
2. Representational collapse — сильно растёт косинусная близость соседних токенов.
3. Over-squashing — дальние токены перестают эффективно обмениваться информацией.

Чем глубже модель и длиннее контекст, тем сильнее она нуждается в этом механизме. А если убрать первый токен <bos> во время инференса, у модели, привыкшей к нему, качество генерации сильно падает.

P.S. Что-то оооочень похожее нам рассказывал профессор Вячеслав Дубынин на курсах химии мозга — у людей тоже есть механизм предотвращающий "смешивание" активаций. А, например, ЛСД его ослабляет, вызывая галлюцинации.

Статья

BY Техножрица 👩‍💻👩‍🏫👩‍🔧