Disentangling Feature Structure: A Mathematically Provable Two-Stage Training Dynamics in Transformers

作者: Zixuan Gong, Jiaye Teng, Yong Liu

发布时间: 2025-03-03

来源: arxiv

研究方向: 自然语言处理，机器学习，Transformer模型

主要内容

本文研究Transformer模型在训练过程中的优化动态，提出了一种数学上可证明的两种阶段训练动态。通过将特征结构分解为两种类型：基础知识和专业知识，分析了Transformer的动态，并证明了这种分解如何导致两种阶段的训练动态。

1. 提出了Transformer模型中两种阶段训练动态的理论分析。

2. 首次对Transformer中的两种阶段优化过程进行了严格的证明。

3. 证明了这种两种阶段的训练过程与注意力权重的谱特性密切相关。

4. 通过特征学习和信号-噪声分解技术，分析了优化轨迹和有限时间收敛性。

5. 讨论了注意力权重的谱特性，揭示了其与两种阶段过程的关系。

1. 特征学习

2. 信号-噪声分解

3. 优化轨迹分析

4. 有限时间收敛性分析

5. 谱特性分析

实验结果表明，Transformer模型在训练过程中确实表现出两种阶段的动态，第一阶段学习基础语法知识，第二阶段学习语义知识。此外，注意力权重的谱特性分析结果与理论预测相符，证明了两种阶段过程与注意力权重的谱特性密切相关。

未来研究可以进一步探索不同类型特征结构的分解对训练动态的影响，以及如何利用这种动态来改进模型训练过程。此外，还可以研究如何将这种理论应用于其他领域，如计算机视觉和蛋白质结构预测。