Deconstructie van aandacht: Onderzoek naar ontwerpprincipes voor effectieve taalmodelvorming

Deconstructing Attention: Investigating Design Principles for Effective Language Modeling

October 13, 2025

Auteurs: Huiyin Xue, Nafise Sadat Moosavi, Nikolaos Aletras

cs.AI

Samenvatting

Het succes van Transformer-taalmodelen wordt veelal toegeschreven aan hun dot-product aandachtmechanisme, dat een reeks belangrijke ontwerpprincipes verweeft: het mengen van informatie over posities heen (wat interacties tussen meerdere tokens mogelijk maakt), sequentie-afhankelijke activaties (waarbij aandachtsgewichten zich aanpassen aan elke invoer), een specifieke wiskundige vorm (dot-product gelijkenissen plus softmax-weging), en de koppeling van queries en keys aan evoluerende verborgen toestanden (wat de aandacht verankert in de huidige laag). De noodzaak van elk van deze principes blijft echter grotendeels onbewezen. In dit werk ontleden we aandacht systematisch door gecontroleerde varianten te ontwerpen die deze principes selectief versoepelen, zowel uniform toegepast over alle lagen als in hybride architecturen waar slechts enkele lagen standaard aandacht behouden. Onze empirische analyse toont aan dat mechanismen voor het mengen van tokens onmisbaar zijn, aangezien hun afwezigheid modellen reduceert tot bijna willekeurig gedrag, terwijl de exacte wiskundige vorm en sequentie-afhankelijkheid aanzienlijk kunnen worden versoepeld, vooral wanneer ze slechts in een subset van lagen behouden blijven. Verrassend genoeg kunnen zelfs varianten die in isolatie falen robuuste prestaties bereiken wanneer ze worden afgewisseld met standaard aandacht, wat een samenwerkend effect benadrukt. Deze bevindingen verdiepen ons begrip van wat de effectiviteit van aandacht werkelijk ondersteunt en openen nieuwe wegen voor het vereenvoudigen van taalmodelen zonder prestaties in te leveren.

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.