論文の概要: MorphPiece : A Linguistic Tokenizer for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07262v2
• Date: Sat, 3 Feb 2024 05:42:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 05:53:15.455786
• Title: MorphPiece : A Linguistic Tokenizer for Large Language Models
• Title（参考訳）: MorphPiece : 大規模言語モデルのための言語トケナイザ
• Authors: Haris Jabbar
• Abstract要約: 基礎となるテキストの形態的セグメンテーションにもとづく言語的に動機付けられたトークン化スキームであるMorphPieceを提案する。 このトークン化器(MorphGPTと呼ばれる)で訓練されたGPTスタイルの因果言語モデルは、様々な教師付きおよび教師なしのNLPタスクにおいて同等または優れたパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8073142980733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Tokenization is a critical part of modern NLP pipelines. However, contemporary tokenizers for Large Language Models are based on statistical analysis of text corpora, without much consideration to the linguistic features. I propose a linguistically motivated tokenization scheme, MorphPiece, which is based partly on morphological segmentation of the underlying text. A GPT-style causal language model trained on this tokenizer (called MorphGPT) shows comparable or superior performance on a variety of supervised and unsupervised NLP tasks, compared to the OpenAI GPT-2 model. Specifically I evaluated MorphGPT on language modeling tasks, zero-shot performance on GLUE Benchmark with various prompt templates, massive text embedding benchmark (MTEB) for supervised and unsupervised performance, and lastly with another morphological tokenization scheme (FLOTA, Hoffmann et al., 2022) and find that the model trained on MorphPiece outperforms GPT-2 on most evaluations, at times with considerable margin, despite being trained for about half the training iterations.
• Abstract（参考訳）: トークン化は現代のNLPパイプラインの重要な部分である。 しかし, 大規模言語モデルの代用トークンは, 言語的特徴を考慮せずに, テキストコーパスの統計的解析に基づいている。 基礎となるテキストの形態的セグメンテーションにもとづく言語的に動機付けられたトークン化スキームであるMorphPieceを提案する。 このトークン化器(MorphGPT)で訓練されたGPTスタイルの因果言語モデルは、OpenAI GPT-2モデルと比較して、様々な教師付きおよび教師なしのNLPタスクにおいて同等または優れたパフォーマンスを示す。 具体的には,言語モデリングタスクにおけるMorphGPTの評価,GLUE Benchmarkのゼロショット性能,さまざまなプロンプトテンプレートによるベンチマーク,教師付きおよび教師なしのパフォーマンスのための大規模テキスト埋め込みベンチマーク(MTEB),そして最後に,他の形態的トークン化スキーム(FLOTA, Hoffmann et al., 2022)を用いて,MorphPieceでトレーニングされたモデルが,ほぼ半分のトレーニングイテレーションでトレーニングされているにもかかわらず,ほとんどの評価においてGPT-2よりも優れていることを発見した。

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