ALPINE: Het planningsvermogen van autoregressief leren in taalmodelen onthullen

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

May 15, 2024

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

cs.AI

Samenvatting

In dit artikel presenteren we de bevindingen van ons Project ALPINE, wat staat voor "Autoregressive Learning for Planning In NEtworks." Project ALPINE start een theoretisch onderzoek naar de ontwikkeling van planningsvaardigheden in Transformer-gebaseerde taalmodellen via hun autoregressieve leermechanismen, met als doel mogelijke beperkingen in hun planningsvermogen te identificeren. We abstraheren planning als een netwerkpadzoektaak waarbij het doel is om een geldig pad te genereren van een gespecificeerd bronknooppunt naar een aangewezen doelknooppunt. Wat betreft expressiviteit tonen we aan dat de Transformer in staat is om padzoeken uit te voeren door de adjacency- en bereikbaarheidsmatrices in zijn gewichten in te bedden. Onze theoretische analyse van het op gradienten gebaseerde leerproces van de Transformer onthult dat de Transformer zowel de adjacency-matrix als een beperkte vorm van de bereikbaarheidsmatrix kan leren. Deze theoretische inzichten worden vervolgens gevalideerd door experimenten, die aantonen dat de Transformer inderdaad de adjacency-matrix en een onvolledige bereikbaarheidsmatrix leert, wat overeenkomt met de voorspellingen in onze theoretische analyse. Bovendien blijven onze observaties consistent wanneer we onze methodologie toepassen op een real-world planningsbenchmark, genaamd Blocksworld. Onze theoretische en empirische analyses onthullen verder een potentiële beperking van de Transformer in padzoeken: het kan bereikbaarheidsrelaties niet identificeren via transitiviteit en zou dus falen wanneer padconcatenatie nodig is om een pad te genereren. Samenvattend werpen onze bevindingen nieuw licht op hoe de interne mechanismen van autoregressief leren plannen in netwerken mogelijk maken. Deze studie kan bijdragen aan ons begrip van de algemene planningsmogelijkheden in andere gerelateerde domeinen.

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.