arXiv cs.LG@Albert Alcalde, Leon Bungert, Konstantin Riedl, Tim Roith
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推荐理由：该论文为Transformer推断阶段的token分布行为提供了严格的数学分析，有助于解释大模型训练和推理中的稳定性现象，对理论研究和模型设计有参考价值。
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5月12日
19:11
本文从理论角度研究深度编码器型Transformer在推理时token演化的浓度现象。作者利用多粒子系统的收敛分析思想，证明token分布会在低温极限下迅速集中到由key、query、value矩阵诱导的投影映射的初始分布前推上，并在中等时间内保持亚稳态。具体地，Wasserstein距离以温度参数和推理时间的函数形式缩放，表明对于对数时间尺度，分布会集中到极限分布。数值实验验证了理论，并揭示了有限温度下后期由value矩阵谱支配的不同终端阶段。该工作为理解Transformer的注意力机制提供了数学基础。