Deconstruyendo la Atención: Investigando Principios de Diseño para un Modelado Efectivo del Lenguaje

Deconstructing Attention: Investigating Design Principles for Effective Language Modeling

October 13, 2025

Autores: Huiyin Xue, Nafise Sadat Moosavi, Nikolaos Aletras

cs.AI

Resumen

El éxito de los modelos de lenguaje basados en Transformers se atribuye ampliamente a su mecanismo de atención de producto escalar, el cual entrelaza un conjunto de principios de diseño clave: la mezcla de información entre posiciones (permitiendo interacciones multi-token), activaciones dependientes de la secuencia (donde los pesos de atención se adaptan a cada entrada), una forma matemática específica (similitudes de producto escalar más ponderación softmax) y el acoplamiento de consultas y claves a estados ocultos en evolución (anclando la atención en la capa actual). Sin embargo, la necesidad de cada uno de estos principios sigue siendo en gran medida no probada. En este trabajo, deconstruimos sistemáticamente la atención diseñando variantes controladas que relajan selectivamente estos principios, aplicándolos tanto de manera uniforme en todas las capas como en arquitecturas híbridas donde solo algunas capas conservan la atención estándar. Nuestro análisis empírico revela que los mecanismos para mezclar tokens son indispensables, ya que su ausencia colapsa los modelos a un comportamiento casi aleatorio, mientras que la forma matemática exacta y la dependencia de la secuencia pueden relajarse sustancialmente, especialmente cuando se preservan solo en un subconjunto de capas. Sorprendentemente, incluso variantes que fallan de manera aislada pueden lograr un rendimiento robusto cuando se intercalan con atención estándar, destacando un efecto cooperativo. Estos hallazgos profundizan nuestra comprensión de lo que realmente sustenta la efectividad de la atención y abren nuevas vías para simplificar los modelos de lenguaje sin sacrificar el rendimiento.

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.