Decostruire l'attenzione: esplorazione dei principi di progettazione per un efficace modellamento del linguaggio

Deconstructing Attention: Investigating Design Principles for Effective Language Modeling

October 13, 2025

Autori: Huiyin Xue, Nafise Sadat Moosavi, Nikolaos Aletras

cs.AI

Abstract

Il successo dei modelli linguistici basati su Transformer è ampiamente attribuito al loro meccanismo di attenzione a prodotto scalare, che intreccia un insieme di principi di progettazione chiave: la miscelazione di informazioni tra posizioni (che consente interazioni multi-token), attivazioni dipendenti dalla sequenza (dove i pesi di attenzione si adattano a ciascun input), una forma matematica specifica (similarità a prodotto scalare più ponderazione softmax) e l'accoppiamento di query e chiavi con stati nascosti in evoluzione (radicando l'attenzione nel livello corrente). Tuttavia, la necessità di ciascuno di questi principi rimane in gran parte non verificata. In questo lavoro, decostruiamo sistematicamente l'attenzione progettando varianti controllate che rilassano selettivamente questi principi, applicate sia uniformemente su tutti i livelli sia in architetture ibride in cui solo alcuni livelli mantengono l'attenzione standard. La nostra analisi empirica rivela che i meccanismi per miscelare i token sono indispensabili, poiché la loro assenza riduce i modelli a un comportamento quasi casuale, mentre la forma matematica esatta e la dipendenza dalla sequenza possono essere sostanzialmente rilassate, specialmente quando preservate solo in un sottoinsieme di livelli. Sorprendentemente, anche varianti che falliscono in isolamento possono ottenere prestazioni robuste quando intervallate con l'attenzione standard, evidenziando un effetto cooperativo. Questi risultati approfondiscono la nostra comprensione di ciò che realmente sostiene l'efficacia dell'attenzione e aprono nuove strade per semplificare i modelli linguistici senza sacrificare le prestazioni.

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.