論文の概要: Arithmetic Sampling: Parallel Diverse Decoding for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15458v2
• Date: Thu, 1 Jun 2023 16:18:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-03 01:22:30.287200
• Title: Arithmetic Sampling: Parallel Diverse Decoding for Large Language Models
• Title（参考訳）: 算術サンプリング:大規模言語モデルのための並列ディバースデコーディング
• Authors: Luke Vilnis, Yury Zemlyanskiy, Patrick Murray, Alexandre Passos, Sumit Sanghai
• Abstract要約: ビームサーチやガンベルトップkサンプリングのような手法は、ビームの各要素に対して異なる出力を保証できるが、並列化は容易ではない。 本稿では,大言語モデルによって暗黙的に定義された算術符号書に従ってサンプリングを行うフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.52639709094963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decoding methods for large language models often trade-off between diversity of outputs and parallelism of computation. Methods such as beam search and Gumbel top-k sampling can guarantee a different output for each element of the beam, but are not easy to parallelize. Alternatively, methods such as temperature sampling and its modifications (top-k sampling, nucleus sampling, typical decoding, and others), are embarrassingly parallel, but have no guarantees about duplicate samples. We present a framework for sampling according to an arithmetic code book implicitly defined by a large language model, compatible with common sampling variations, with provable beam diversity under certain conditions, as well as being embarrassingly parallel and providing unbiased and consistent expectations from the original model. We demonstrate the effectiveness of our approach on WMT machine translation, more than halving the standard deviation when estimating expected BLEU score reward, and closing the BLEU score gap between independent sampling and beam search by up to 63%.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの復号法は、しばしば出力の多様性と計算の並列性の間でトレードオフがある。 ビームサーチやガンベルトップkサンプリングのような手法はビームの各要素に対して異なる出力を保証できるが、並列化は容易ではない。 あるいは、温度サンプリングとその修正方法(トップkサンプリング、核サンプリング、典型的な復号化など)は恥ずかしく並列であるが、重複サンプルについては保証がない。 本稿では,大言語モデルによって暗黙的に定義された算術コードブックに従ってサンプリングを行うためのフレームワークを提案する。 本稿では, wmt機械翻訳における提案手法の有効性を実証し, 期待bleuスコアの報酬を推定する際の標準偏差を半減し, 独立サンプリングとビーム探索の間のbleuスコアギャップを最大63%削減した。

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