論文の概要: Multi-Word Tokenization for Sequence Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09949v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 13:52:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 15:52:54.736237
• Title: Multi-Word Tokenization for Sequence Compression
• Title（参考訳）: シーケンス圧縮のためのマルチワードトークン化
• Authors: Leonidas Gee and Leonardo Rigutini and Marco Ernandes and Andrea Zugarini
• Abstract要約: 本稿では,複数単語表現を単一トークンとして表現することで,単語境界を超えるマルチワードトケナイザ MWTを提案する。 以上の結果から,MWTは短いシーケンス長に対してより堅牢であり,早期シーケンス切断による大幅な高速化が可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0124625066746595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models have proven highly successful at modelling a variety of tasks. However, this comes at a steep computational cost that hinders wider industrial uptake. In this pa005 per, we present MWT: a Multi-Word Tokenizer that goes beyond word boundaries by representing frequent multi-word expressions as single tokens. MWTs produce a more compact and efficient tokenization that yields two benefits: (1) Increase in performance due to a greater coverage of input data given a fixed sequence length and budget; (2) Faster and lighter inference due to the ability to reduce the sequence length with negligible drops in performance. Our results show that MWT is more robust across shorter sequence lengths, thus allowing for major speedups via early sequence truncation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは様々なタスクをモデル化するのに非常に成功した。 しかし、これは計算コストが急上昇し、産業的な普及を妨げている。 このpa005 perでは、MWT: 単語境界を超えるマルチワードトークン表現を単一トークンとして表現することで、単語境界を超えるマルチワードトークンを提示する。 mwtsはよりコンパクトで効率的なトークン化を実現し、(1)シーケンス長と予算が固定された入力データのカバレッジ向上によるパフォーマンス向上、2性能低下によるシーケンス長の削減能力による推論の高速化と軽量化、という2つのメリットがある。 その結果,mwtはより短いシーケンス長でより頑健であり,初期シーケンス切断による高速化が可能となった。

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