論文の概要: Should you marginalize over possible tokenizations?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17757v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 16:09:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-03 11:57:20.049070
• Title: Should you marginalize over possible tokenizations?
• Title（参考訳）: トークン化の可能性に限界を設けるべきか?
• Authors: Nadezhda Chirkova, Germ\'an Kruszewski, Jos Rozen, Marc Dymetman
• Abstract要約: ログライクリフのギャップは,ほとんどの場合0.5%以下であることを示す。 その結果,ほとんどの場合,ログライクリフのギャップは0.5%以下であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.07994518230055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autoregressive language models (LMs) map token sequences to probabilities. The usual practice for computing the probability of any character string (e.g. English sentences) is to first transform it into a sequence of tokens that is scored by the model. However, there are exponentially many token sequences that represent any given string. To truly compute the probability of a string one should marginalize over all tokenizations, which is typically intractable. Here, we analyze whether the practice of ignoring the marginalization is justified. To this end, we devise an importance-sampling-based algorithm that allows us to compute estimates of the marginal probabilities and compare them to the default procedure in a range of state-of-the-art models and datasets. Our results show that the gap in log-likelihood is no larger than 0.5% in most cases, but that it becomes more pronounced for data with long complex words.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰言語モデル(LM)はトークンシーケンスを確率にマッピングする。 任意の文字列(例えば英語の文)の確率を計算する通常の方法は、まずそれをモデルによって得点されるトークン列に変換することである。 しかし、任意の文字列を表すトークン列は指数関数的に多数存在する。 弦の確率を真に計算するためには、典型的には難解な全てのトークン化を極小化すべきである。 ここでは,限界化を無視する慣行が正当化されるか否かを分析する。 この目的のために、我々は限界確率の推定値を計算し、最先端のモデルとデータセットの範囲でデフォルトの手順と比較できる重要サンプリングベースのアルゴリズムを考案した。 以上の結果から,ログ類似度が0.5%以下である場合が多いが,長い複雑な単語を持つデータではより顕著になる。

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