論文の概要: Tokenization counts: the impact of tokenization on arithmetic in frontier LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14903v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 18:14:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 16:38:21.342124
• Title: Tokenization counts: the impact of tokenization on arithmetic in frontier LLMs
• Title（参考訳）: トークン化数:フロンティアLLMの算術におけるトークン化の影響
• Authors: Aaditya K. Singh, DJ Strouse
• Abstract要約: トークン化とは、入力テキストを入力トークンに分割することである。 この選択が算術的タスクを用いて数値推論に与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6722413665749674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tokenization, the division of input text into input tokens, is an often overlooked aspect of the large language model (LLM) pipeline and could be the source of useful or harmful inductive biases. Historically, LLMs have relied on byte pair encoding, without care to specific input domains. With the increased use of LLMs for reasoning, various number-specific tokenization schemes have been adopted, with popular models like LLaMa and PaLM opting for single-digit tokenization while GPT-3.5 and GPT-4 have separate tokens for each 1-, 2-, and 3-digit numbers. In this work, we study the effect this choice has on numerical reasoning through the use of arithmetic tasks. We consider left-to-right and right-to-left tokenization for GPT-3.5 and -4, finding that right-to-left tokenization (enforced by comma separating numbers at inference time) leads to largely improved performance. Furthermore, we find that model errors when using standard left-to-right tokenization follow stereotyped error patterns, suggesting that model computations are systematic rather than approximate. We show that the model is able to convert between tokenizations easily, thus allowing chain-of-thought-inspired approaches to recover performance on left-to-right tokenized inputs. We also find the gap between tokenization directions decreases when models are scaled, possibly indicating that larger models are better able to override this tokenization-dependent inductive bias. In summary, our work performs the first study of how number tokenization choices lead to differences in model performance on arithmetic tasks, accompanied by a thorough analysis of error patterns. We hope this work inspires practitioners to more carefully ablate number tokenization-related choices when working towards general models of numerical reasoning.
• Abstract（参考訳）: 入力テキストを入力トークンに分割するトークン化(Tokenization)は、大きな言語モデル(LLM)パイプラインの見落とされがちな側面であり、有用なあるいは有害な帰納的バイアスの源となる。 歴史的に、LLMは特定の入力ドメインを気にすることなくバイトペアエンコーディングに依存してきた。 LLaMaやPaLMのような一般的なモデルはシングル桁のトークン化を選択し、GPT-3.5やGPT-4は1桁、2桁、3桁の異なるトークンを持つ。 本研究では,この選択が算術的タスクを用いて数値推論に与える影響について検討する。 GPT-3.5 と -4 の左から左へのトークン化について検討し、右から左へのトークン化(推測時のコンマ分離数による)が性能を大幅に向上させることを示した。 さらに,標準左から右へのトークン化を用いた場合のモデル誤差はステレオタイプ誤りパターンに従っており,モデル計算が近似ではなく体系的であることを示唆している。 これにより,左から右へのトークン化インプットにおいて,チェーン・オブ・インスパイアされたアプローチで性能を回復できることを示す。 また、モデルをスケールするとトークン化方向のギャップが減少し、大きなモデルがトークン化に依存した帰納バイアスをオーバーライドできることを示す可能性がある。 要約すると、本研究は、数値化選択が演算タスクにおけるモデル性能の差にどのようにつながるかに関する最初の研究を行い、エラーパターンを徹底的に分析する。 この研究によって、数値推論の一般的なモデルに向けて作業する場合に、より注意深く数字トークン化に関する選択を省略できることを願っている。

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