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Hacker News 26일 전

트랜스포머는 본질적으로 간결하다

IMP
7/10
핵심 요약

본 논문은 개념을 표현하는 트랜스포머의 표현력을 '간결성(Succinctness)'이라는 척도로 측정할 것을 제안합니다. 연구진은 트랜스포머가 유한 오토마타나 선형 시제 논리(LTL) 공식 같은 전통적 방식들보다 훨씬 더 적은 용량으로 형식 언어를 표현할 수 있음을 수학적으로 증명했습니다. 그러나 이러한 높은 표현력으로 인해 트랜스포머의 특정 속성을 검증하거나 증명하는 작업은 EXPSPACE-완전(EXPSPACE-complete) 문제로, 계산적으로 매우 다루기 어렵다는 한계도 함께 확인했습니다.

번역된 본문

컴퓨터 과학 > 형식 언어 및 오토마타 이론 arXiv:2510.19315 (cs) [2025년 10월 22일 제출 (v1), 2025년 10월 23일 최종 수정 (현재 버전, v2)]

제목: 트랜스포머는 본질적으로 간결하다 저자: Pascal Bergsträßer, Ryan Cotterell, Anthony W. Lin

초록: 우리는 개념을 설명할 때 트랜스포머의 표현력을 측정하는 척도로 '간결성(Succinctness)'을 제안합니다. 이를 위해 우리는 트랜스포머가 매우 높은 표현력을 지니고 있어, 유한 오토마타(Finite Automata)나 선형 시제 논리(Linear Temporal Logic, LTL) 공식과 같은 형식 언어의 표준적인 표현 방식보다 훨씬 더 간결하게 형식 언어를 나타낼 수 있음을 증명합니다. 이러한 표현력의 부산물로서, 우리는 트랜스포머의 속성을 검증하는 작업이 다루기 어렵다는 것(즉, EXPSPACE-완전 문제임)을 수학적으로 증명했습니다.

주제: 형식 언어 및 오토마타 이론 (cs.FL); 머신러닝 (cs.LG); 컴퓨터 과학의 논리 (cs.LO)

인용: arXiv:2510.19315 [cs.FL] (또는 이 버전의 경우 arXiv:2510.19315v2 [cs.FL]) https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.19315

제출 내역: 작성자: Pascal Bergsträßer [이메일 보기] [v1] 2025년 10월 22일 (수) 07:25:54 UTC (28 KB) [v2] 2025년 10월 23일 (목) 08:09:19 UTC (28 KB)

전문 링크: 논문 전문 접근: PDF 보기 (저자: Pascal Bergsträßer 외 2명) HTML 보기 (실험적) TeX 소스 라이선스 보기

원문 보기
원문 보기 (영어)
--> Computer Science > Formal Languages and Automata Theory arXiv:2510.19315 (cs) [Submitted on 22 Oct 2025 ( v1 ), last revised 23 Oct 2025 (this version, v2)] Title: Transformers are Inherently Succinct Authors: Pascal Bergsträßer , Ryan Cotterell , Anthony W. Lin View a PDF of the paper titled Transformers are Inherently Succinct, by Pascal Bergstr\&#34;a{\ss}er and 2 other authors View PDF HTML (experimental) Abstract: We propose succinctness as a measure of the expressive power of a transformer in describing a concept. To this end, we prove that transformers are highly expressive in that they can represent formal languages substantially more succinctly than standard representations of formal languages like finite automata and Linear Temporal Logic (LTL) formulas. As a by-product of this expressivity, we show that verifying properties of transformers is provably intractable (i.e. EXPSPACE-complete). Subjects: Formal Languages and Automata Theory (cs.FL) ; Machine Learning (cs.LG); Logic in Computer Science (cs.LO) Cite as: arXiv:2510.19315 [cs.FL] (or arXiv:2510.19315v2 [cs.FL] for this version) https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.19315 Focus to learn more arXiv-issued DOI via DataCite Submission history From: Pascal Bergsträßer [ view email ] [v1] Wed, 22 Oct 2025 07:25:54 UTC (28 KB) [v2] Thu, 23 Oct 2025 08:09:19 UTC (28 KB) Full-text links: Access Paper: View a PDF of the paper titled Transformers are Inherently Succinct, by Pascal Bergstr\&#34;a{\ss}er and 2 other authors View PDF HTML (experimental) TeX Source view license Current browse context: cs.FL < prev | next > new | recent | 2025-10 Change to browse by: cs cs.LG cs.LO References & Citations NASA ADS Google Scholar Semantic Scholar export BibTeX citation Loading... BibTeX formatted citation &times; loading... Data provided by: Bookmark Bibliographic Tools Bibliographic and Citation Tools Bibliographic Explorer Toggle Bibliographic Explorer ( What is the Explorer? ) Connected Papers Toggle Connected Papers ( What is Connected Papers? ) Litmaps Toggle Litmaps ( What is Litmaps? ) scite.ai Toggle scite Smart Citations ( What are Smart Citations? ) Code, Data, Media Code, Data and Media Associated with this Article alphaXiv Toggle alphaXiv ( What is alphaXiv? ) Links to Code Toggle CatalyzeX Code Finder for Papers ( What is CatalyzeX? ) DagsHub Toggle DagsHub ( What is DagsHub? ) GotitPub Toggle Gotit.pub ( What is GotitPub? ) Huggingface Toggle Hugging Face ( What is Huggingface? ) ScienceCast Toggle ScienceCast ( What is ScienceCast? ) Demos Demos Replicate Toggle Replicate ( What is Replicate? ) Spaces Toggle Hugging Face Spaces ( What is Spaces? ) Spaces Toggle TXYZ.AI ( What is TXYZ.AI? ) Related Papers Recommenders and Search Tools Link to Influence Flower Influence Flower ( What are Influence Flowers? ) Core recommender toggle CORE Recommender ( What is CORE? ) Author Venue Institution Topic About arXivLabs arXivLabs: experimental projects with community collaborators arXivLabs is a framework that allows collaborators to develop and share new arXiv features directly on our website. Both individuals and organizations that work with arXivLabs have embraced and accepted our values of openness, community, excellence, and user data privacy. arXiv is committed to these values and only works with partners that adhere to them. Have an idea for a project that will add value for arXiv's community? Learn more about arXivLabs . Which authors of this paper are endorsers? | Disable MathJax ( What is MathJax? )