Déconstruction de l'attention : Exploration des principes de conception pour un modélisation linguistique efficace
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
Le succès des modèles de langage basés sur les Transformers est largement attribué à leur mécanisme d'attention par produit scalaire, qui intègre un ensemble de principes de conception clés : le mélange d'informations entre les positions (permettant des interactions multi-tokens), les activations dépendantes de la séquence (où les poids d'attention s'adaptent à chaque entrée), une forme mathématique spécifique (similarités par produit scalaire combinées à une pondération softmax), et le couplage des requêtes et des clés avec les états cachés évolutifs (ancrant l'attention dans la couche actuelle). Cependant, la nécessité de chacun de ces principes reste largement inexplorée. Dans ce travail, nous déconstruisons systématiquement l'attention en concevant des variantes contrôlées qui relâchent sélectivement ces principes, appliquées à la fois uniformément à toutes les couches et dans des architectures hybrides où seules certaines couches conservent l'attention standard. Notre analyse empirique révèle que les mécanismes de mélange des tokens sont indispensables, car leur absence réduit les modèles à un comportement quasi-aléatoire, tandis que la forme mathématique exacte et la dépendance à la séquence peuvent être considérablement assouplies, en particulier lorsqu'elles sont préservées dans un sous-ensemble de couches. Étonnamment, même les variantes qui échouent isolément peuvent atteindre des performances robustes lorsqu'elles sont intercalées avec l'attention standard, mettant en évidence un effet coopératif. Ces résultats approfondissent notre compréhension de ce qui sous-tend réellement l'efficacité de l'attention et ouvrent de nouvelles voies pour simplifier les modèles de langage sans sacrifier les performances.
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.