ALPINE: Enthüllung der Planungsfähigkeit des autoregressiven Lernens in Sprachmodellen

ALPINE: Unveiling the Planning Capability of Autoregressive Learning in Language Models

May 15, 2024

Autoren: Siwei Wang, Yifei Shen, Shi Feng, Haoran Sun, Shang-Hua Teng, Wei Chen

cs.AI

Zusammenfassung

In diesem Paper präsentieren wir die Ergebnisse unseres Projekts ALPINE, was für "Autoregressive Learning for Planning In NEtworks" steht. Das Projekt ALPINE leitet eine theoretische Untersuchung zur Entwicklung von Planungsfähigkeiten in auf Transformer basierenden Sprachmodellen durch ihre autoregressiven Lernmechanismen ein, mit dem Ziel, potenzielle Einschränkungen in ihren Planungsfähigkeiten zu identifizieren. Wir abstrahieren die Planung als eine Netzwerk-Pfadfindungsaufgabe, bei der das Ziel darin besteht, einen gültigen Pfad von einem spezifizierten Ausgangsknoten zu einem bestimmten Zielpunkt zu generieren. Hinsichtlich der Ausdrucksfähigkeit zeigen wir, dass der Transformer in der Lage ist, die Pfadfindung auszuführen, indem er die Adjazenz- und Erreichbarkeitsmatrizen in seine Gewichte einbettet. Unsere theoretische Analyse der gradientenbasierten Lerndynamik des Transformers zeigt, dass der Transformer sowohl die Adjazenzmatrix als auch eine begrenzte Form der Erreichbarkeitsmatrix erlernen kann. Diese theoretischen Erkenntnisse werden dann durch Experimente validiert, die zeigen, dass der Transformer tatsächlich die Adjazenzmatrix und eine unvollständige Erreichbarkeitsmatrix lernt, was mit den Vorhersagen unserer theoretischen Analyse übereinstimmt. Darüber hinaus bleiben unsere Beobachtungen konsistent, wenn wir unsere Methodik auf einen realen Planungs-Benchmark namens Blocksworld anwenden. Unsere theoretischen und empirischen Analysen enthüllen weiterhin eine potenzielle Einschränkung des Transformers in der Pfadfindung: Er kann keine Erreichbarkeitsbeziehungen durch Transitivität identifizieren und würde daher scheitern, wenn Pfadverkettungen erforderlich sind, um einen Pfad zu generieren. Zusammenfassend werfen unsere Ergebnisse ein neues Licht darauf, wie die internen Mechanismen des autoregressiven Lernens die Planung in Netzwerken ermöglichen. Diese Studie könnte zu unserem Verständnis der allgemeinen Planungsfähigkeiten in anderen verwandten Bereichen beitragen.

English

In this paper, we present the findings of our Project ALPINE which stands for ``Autoregressive Learning for Planning In NEtworks." Project ALPINE initiates a theoretical investigation into the development of planning capabilities in Transformer-based language models through their autoregressive learning mechanisms, aiming to identify any potential limitations in their planning abilities. We abstract planning as a network path-finding task where the objective is to generate a valid path from a specified source node to a designated target node. In terms of expressiveness, we show that the Transformer is capable of executing path-finding by embedding the adjacency and reachability matrices within its weights. Our theoretical analysis of the gradient-based learning dynamic of the Transformer reveals that the Transformer is capable of learning both the adjacency matrix and a limited form of the reachability matrix. These theoretical insights are then validated through experiments, which demonstrate that the Transformer indeed learns the adjacency matrix and an incomplete reachability matrix, which aligns with the predictions made in our theoretical analysis. Additionally, when applying our methodology to a real-world planning benchmark, called Blocksworld, our observations remain consistent. Our theoretical and empirical analyses further unveil a potential limitation of Transformer in path-finding: it cannot identify reachability relationships through transitivity, and thus would fail when path concatenation is needed to generate a path. In summary, our findings shed new light on how the internal mechanisms of autoregressive learning enable planning in networks. This study may contribute to our understanding of the general planning capabilities in other related domains.