論文の概要: Arrows of Time for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17505v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 23:46:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 16:03:35.754458
• Title: Arrows of Time for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための矢印時間
• Authors: Vassilis Papadopoulos, J\'er\'emie Wenger, Cl\'ement Hongler
• Abstract要約: 本稿では,自己回帰型大規模言語モデルによる確率論的モデリングを時間方向の角度から検討する。 我々は、そのようなモデルが自然言語をモデル化する能力で示す時間非対称性を経験的に見出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the probabilistic modeling performed by Autoregressive Large Language Models through the angle of time directionality. We empirically find a time asymmetry exhibited by such models in their ability to model natural language: a difference in the average log-perplexity when trying to predict the next token versus when trying to predict the previous one. This difference is at the same time subtle and very consistent across various modalities (language, model size, training time, ...). Theoretically, this is surprising: from an information-theoretic point of view, there should be no such difference. We provide a theoretical framework to explain how such an asymmetry can appear from sparsity and computational complexity considerations, and outline a number of perspectives opened by our results.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰型大言語モデルによる確率論的モデリングを時間方向の角度から検討する。 このようなモデルが自然言語をモデル化する能力で示す時間非対称性は、次のトークンを予測しようとする場合と、前のトークンを予測しようとする場合との違いである。 この違いは同時に微妙で、様々なモダリティ(言語、モデルサイズ、トレーニング時間、...)で非常に一貫性がある。 理論的には、これは驚くべきことだ:情報理論的な見地からすると、そのような違いはないはずである。 このような非対称性がスパルシリティや計算複雑性からどのように現れるのかを説明するための理論的枠組みを提供し、その結果によって開かれた多くの視点を概説する。

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