Dekonstruktion der Aufmerksamkeit: Untersuchung von Designprinzipien für effektives Sprachmodellieren

Deconstructing Attention: Investigating Design Principles for Effective Language Modeling

October 13, 2025

papers.authors: Huiyin Xue, Nafise Sadat Moosavi, Nikolaos Aletras

cs.AI

papers.abstract

Der Erfolg von Transformer-Sprachmodellen wird weitgehend ihrem Dot-Produkt-Attentionsmechanismus zugeschrieben, der eine Reihe von Schlüsseldesignprinzipien verknüpft: die Vermischung von Informationen über Positionen hinweg (ermöglicht Multi-Token-Interaktionen), sequenzabhängige Aktivierungen (bei denen die Aufmerksamkeitsgewichte sich an jeden Eingabewert anpassen), eine spezifische mathematische Form (Dot-Produkt-Ähnlichkeiten plus Softmax-Gewichtung) und die Kopplung von Anfragen und Schlüsseln an sich entwickelnde versteckte Zustände (Verankerung der Aufmerksamkeit in der aktuellen Schicht). Die Notwendigkeit jedes dieser Prinzipien bleibt jedoch weitgehend ungeprüft. In dieser Arbeit dekonstruieren wir die Aufmerksamkeit systematisch, indem wir kontrollierte Varianten entwerfen, die diese Prinzipien selektiv lockern, sowohl gleichmäßig über alle Schichten hinweg als auch in hybriden Architekturen, bei denen nur einige Schichten die Standard-Aufmerksamkeit beibehalten. Unsere empirische Analyse zeigt, dass Mechanismen zur Vermischung von Token unverzichtbar sind, da deren Fehlen die Modelle zu nahezu zufälligem Verhalten führt, während die exakte mathematische Form und die Sequenzabhängigkeit erheblich gelockert werden können, insbesondere wenn sie nur in einer Teilmenge der Schichten erhalten bleiben. Überraschenderweise können sogar Varianten, die isoliert versagen, robuste Leistungen erzielen, wenn sie mit Standard-Aufmerksamkeit verschachtelt werden, was einen kooperativen Effekt hervorhebt. Diese Erkenntnisse vertiefen unser Verständnis dessen, was die Wirksamkeit der Aufmerksamkeit wirklich untermauert, und eröffnen neue Wege zur Vereinfachung von Sprachmodellen ohne Leistungseinbußen.

English

The success of Transformer language models is widely credited to their dot-product attention mechanism, which interweaves a set of key design principles: mixing information across positions (enabling multi-token interactions), sequence-dependent activations (where attention weights adapt to each input), a specific mathematical form (dot-product similarities plus softmax weighting), and coupling of queries and keys to evolving hidden states (grounding attention in the current layer). However, the necessity of each of these principles remains largely untested. In this work, we systematically deconstruct attention by designing controlled variants that selectively relax these principles, applied both uniformly across all layers and in hybrid architectures where only some layers retain standard attention. Our empirical analysis reveals that mechanisms for mixing tokens are indispensable, as their absence collapses models to near-random behavior, while the exact mathematical form and sequence dependency can be substantially relaxed, especially when preserved in just a subset of layers. Surprisingly, even variants that fail in isolation can achieve robust performance when interleaved with standard attention, highlighting a cooperative effect. These findings deepen our understanding of what truly underpins attention's effectiveness and open new avenues for simplifying language models without sacrificing performance.