論文の概要: Auto-Regressive Next-Token Predictors are Universal Learners
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06979v3
- Date: Mon, 29 Jul 2024 20:51:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 22:49:41.797719
- Title: Auto-Regressive Next-Token Predictors are Universal Learners
- Title(参考訳): 自己回帰型次世代予測器はユニバーサルラーナーである
- Authors: Eran Malach,
- Abstract要約: 線形次トーケン予測器のような単純なモデルでさえ、チューリングマシンによって効率的に計算される任意の関数を近似することができることを示す。
また、線形ネットワークや浅層多層パーセプトロン(MLP)のような単純な次世代予測器が、テキスト生成や算術タスクにおいて非自明な性能を示すことを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.416520406390415
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models display remarkable capabilities in logical and mathematical reasoning, allowing them to solve complex tasks. Interestingly, these abilities emerge in networks trained on the simple task of next-token prediction. In this work, we present a theoretical framework for studying auto-regressive next-token predictors. We demonstrate that even simple models such as linear next-token predictors, trained on Chain-of-Thought (CoT) data, can approximate any function efficiently computed by a Turing machine. We introduce a new complexity measure -- length complexity -- which measures the number of intermediate tokens in a CoT sequence required to approximate some target function, and analyze the interplay between length complexity and other notions of complexity. Finally, we show experimentally that simple next-token predictors, such as linear networks and shallow Multi-Layer Perceptrons (MLPs), display non-trivial performance on text generation and arithmetic tasks. Our results demonstrate that the power of today's LLMs can be attributed, to a great extent, to the auto-regressive next-token training scheme, and not necessarily to a particular choice of architecture.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデルは論理的および数学的推論において顕著な能力を示し、複雑なタスクを解くことができる。
興味深いことに、これらの能力は次世代の予測という単純なタスクに基づいて訓練されたネットワークに現れる。
本研究では,自動回帰型次世代予測器の理論的枠組みを提案する。
チェイン・オブ・ソート(CoT)データに基づいて訓練された線形次トーケン予測器のような単純なモデルでさえ、チューリングマシンによって効率的に計算される任意の関数を近似できることを示した。
対象関数を近似するために必要なCoTシーケンスの中間トークン数を測定し、長さ複雑性と他の複雑性の概念との相互作用を分析する。
最後に、線形ネットワークや浅層多層パーセプトロン(MLP)のような単純な次世代予測器が、テキスト生成や算術タスクにおいて非自明な性能を示すことを示す。
我々の結果は、今日のLLMのパワーは、自動回帰的な次世代のトレーニングスキームに大きく寄与し、必ずしも特定のアーキテクチャの選択に寄与するわけではないことを証明している。
関連論文リスト
- Large Language Models as Event Forecasters [10.32127659470566]
人間の出来事の鍵となる要素は、主題、関係、対象、タイムスタンプからなる四重項として抽出される。
これらの四重項または四重項は、特定の領域内で組織化されると、時間知識グラフ(TKG)を形成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-15T04:09:31Z) - TokenUnify: Scalable Autoregressive Visual Pre-training with Mixture Token Prediction [61.295716741720284]
TokenUnifyは、ランダムトークン予測、次のトークン予測、次のトークン予測を統合する新しい事前学習手法である。
TokenUnifyと共同で,超高解像度の大規模電子顕微鏡画像データセットを構築した。
このデータセットには1億2000万以上の注釈付きボクセルが含まれており、これまでで最大のニューロンセグメンテーションデータセットとなっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-27T05:45:51Z) - Learning From Simplicial Data Based on Random Walks and 1D Convolutions [6.629765271909503]
ランダムウォークと高速1D畳み込みに基づく単純な複雑なニューラルネットワーク学習アーキテクチャ。
実世界のデータセット上でSCRaWlを実証的に評価し、他の単純なニューラルネットワークよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-04T13:27:22Z) - Provably Efficient Representation Learning with Tractable Planning in
Low-Rank POMDP [81.00800920928621]
部分的に観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)における表現学習の研究
まず,不確実性(OFU)に直面した最大推定(MLE)と楽観性を組み合わせた復調性POMDPのアルゴリズムを提案する。
次に、このアルゴリズムをより広範な$gamma$-observable POMDPのクラスで機能させる方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-21T16:04:03Z) - Pretraining Graph Neural Networks for few-shot Analog Circuit Modeling
and Design [68.1682448368636]
本稿では、新しい未知のトポロジや未知の予測タスクに適応可能な回路表現を学習するための教師付き事前学習手法を提案する。
異なる回路の変動位相構造に対処するため、各回路をグラフとして記述し、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてノード埋め込みを学習する。
出力ノード電圧の予測における事前学習GNNは、新しい未知のトポロジや新しい回路レベル特性の予測に適応可能な学習表現を促進することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-29T21:18:47Z) - Statistically Meaningful Approximation: a Case Study on Approximating
Turing Machines with Transformers [50.85524803885483]
本研究は,統計的学習性を示すために近似ネットワークを必要とする統計有意(SM)近似の形式的定義を提案する。
回路とチューリングマシンの2つの機能クラスに対するSM近似について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-28T04:28:55Z) - PAC-learning gains of Turing machines over circuits and neural networks [1.4502611532302039]
私達は最低記述の長さの原則を持って来ることができるサンプル効率の潜在的な利益を研究します。
我々はチューリングマシンを用いて普遍的なモデルと回路を表現する。
回路の複雑さと密接性における古典的オープン問題との密接な関係を浮き彫りにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-23T17:03:10Z) - On Function Approximation in Reinforcement Learning: Optimism in the
Face of Large State Spaces [208.67848059021915]
強化学習のコアにおける探索・探索トレードオフについて検討する。
特に、関数クラス $mathcalF$ の複雑さが関数の複雑さを特徴づけていることを証明する。
私たちの後悔の限界はエピソードの数とは無関係です。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-09T18:32:22Z) - Einsum Networks: Fast and Scalable Learning of Tractable Probabilistic
Circuits [99.59941892183454]
我々は,PC用の新しい実装設計であるEinsum Networks (EiNets)を提案する。
中心となるのは、E EiNets は単一のモノリシックな einsum-operation に多数の算術演算を組み合わせている。
本稿では,PCにおける予測最大化(EM)の実装を,自動微分を利用した簡易化が可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-13T23:09:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。