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Continuous Latent Contexts Enable Efficient Online Learning in Transformers

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Emile Anand, Abdullah Ateyeh, Xinyuan Cao, Max Dabagia

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λ³Έ 논문은 νŠΈλžœμŠ€ν¬λ¨Έκ°€ 연속적인 잠재 μ»¨ν…μŠ€νŠΈ 토큰을 μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 효율적인 온라인 ν•™μŠ΅μ„ μˆ˜ν–‰ν•  수 μžˆμŒμ„ μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€. 특히, 가쀑 λ‹€μˆ˜κ²° μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜κ³Ό Q-λŸ¬λ‹κ³Ό 같은 기본적인 온라인 μ˜μ‚¬ κ²°μ • 절차λ₯Ό 인코딩할 수 μžˆλŠ” μƒμˆ˜ 깊이의 트랜슀포머λ₯Ό μ„€κ³„ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, 잠재 μƒνƒœλ₯Ό μ§μ ‘μ μœΌλ‘œ μ§€λ„ν•˜μ§€ μ•ŠλŠ” 닀쀑 컀리큘럼 ν•™μŠ΅ λͺ©ν‘œλ₯Ό 톡해 ν›ˆλ ¨λœ μ†Œν˜• GPT-2 μŠ€νƒ€μΌ νŠΈλžœμŠ€ν¬λ¨ΈλŠ” κΈ΄ ν•©μ„± 온라인 예츑 μ‹œν€€μŠ€μ—μ„œ 더 크고 λ³΅μž‘ν•œ LLM보닀 μš°μˆ˜ν•œ μ„±λŠ₯을 λ³΄μ˜€μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

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연속적인 잠재 μ»¨ν…μŠ€νŠΈ 토큰은 νŠΈλžœμŠ€ν¬λ¨Έκ°€ 온라인 ν•™μŠ΅ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜μ„ κ΅¬ν˜„ν•˜κΈ° μœ„ν•œ 효과적인 지속 μƒνƒœ(persistent state)λ₯Ό μ œκ³΅ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
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μ‹€μ œ λ³΅μž‘ν•œ 온라인 ν™˜κ²½μ—μ„œμ˜ μ„±λŠ₯ 검증 및 λ‹€μ–‘ν•œ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜μœΌλ‘œμ˜ ν™•μž₯ κ°€λŠ₯성에 λŒ€ν•œ μΆ”κ°€ 연ꡬ가 ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.
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