論文の概要: The Era of Semantic Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14562v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 17:06:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 13:20:11.463279
• Title: The Era of Semantic Decoding
• Title（参考訳）: 意味的復号化の時代
• Authors: Maxime Peyrard, Martin Josifoski, Robert West,
• Abstract要約: 本稿では,セマンティック・スペースにおける協調処理を最適化する手法として,セマンティック・デコーディング(semantic decoding)という新たな視点を提案する。 LLMを意味的トークン(既知の思考)と呼ばれる意味のある情報を操作するためのセマンティックプロセッサとして概念化する。 セマンティック・プロセッサ間の協調的な相互作用を,セマンティック・デコーディング・アルゴリズムとして,セマンティック・スペースの最適化と探索を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.59524153097858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work demonstrated great promise in the idea of orchestrating collaborations between LLMs, human input, and various tools to address the inherent limitations of LLMs. We propose a novel perspective called semantic decoding, which frames these collaborative processes as optimization procedures in semantic space. Specifically, we conceptualize LLMs as semantic processors that manipulate meaningful pieces of information that we call semantic tokens (known thoughts). LLMs are among a large pool of other semantic processors, including humans and tools, such as search engines or code executors. Collectively, semantic processors engage in dynamic exchanges of semantic tokens to progressively construct high-utility outputs. We refer to these orchestrated interactions among semantic processors, optimizing and searching in semantic space, as semantic decoding algorithms. This concept draws a direct parallel to the well-studied problem of syntactic decoding, which involves crafting algorithms to best exploit auto-regressive language models for extracting high-utility sequences of syntactic tokens. By focusing on the semantic level and disregarding syntactic details, we gain a fresh perspective on the engineering of AI systems, enabling us to imagine systems with much greater complexity and capabilities. In this position paper, we formalize the transition from syntactic to semantic tokens as well as the analogy between syntactic and semantic decoding. Subsequently, we explore the possibilities of optimizing within the space of semantic tokens via semantic decoding algorithms. We conclude with a list of research opportunities and questions arising from this fresh perspective. The semantic decoding perspective offers a powerful abstraction for search and optimization directly in the space of meaningful concepts, with semantic tokens as the fundamental units of a new type of computation.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、LLMの固有の制限に対処するために、LLM間のコラボレーション、人間の入力、様々なツールを編成するというアイデアにおいて、大きな可能性を証明した。 セマンティック・デコーディング(セマンティック・デコーディング)と呼ばれる新しい視点を提案する。 具体的には,LLMを意味的トークン(既知の思考)と呼ばれる意味のある情報を操作するためのセマンティックプロセッサとして概念化する。 LLMは、検索エンジンやコードエグゼキュータといった人間やツールを含む、他のセマンティックプロセッサの大きなプールである。 集合的に、セマンティックプロセッサは、高度なユーティリティ出力を段階的に構築するために、セマンティックトークンの動的交換を行う。 セマンティック・プロセッサ間の協調的な相互作用を,セマンティック・デコーディング・アルゴリズムとして,セマンティック・スペースの最適化と探索を行う。 この概念は、構文的復号法においてよく研究されている問題と直接的に類似しており、構文的トークンの高ユーティリティシーケンスを抽出するために、自己回帰言語モデルを最大限に活用するアルゴリズムを構築する。 セマンティックレベルに注目し、構文の詳細を無視することで、AIシステムのエンジニアリングに関する新たな視点を得ることができ、より複雑なシステムや能力を持つシステムを想像することができます。 本稿では,構文的トークンから意味的トークンへの遷移と,構文的デコーディングと意味的デコーディングの類似を形式化する。 次に,セマンティックデコーディングアルゴリズムを用いてセマンティックトークンの空間内での最適化の可能性を検討する。 この新たな視点から得られた研究の機会と疑問のリストで締めくくります。 セマンティックデコーディングの観点は、意味のある概念の空間で直接検索と最適化のための強力な抽象化を提供し、セマンティックトークンは新しいタイプの計算の基本単位である。

関連論文リスト

• Towards Semantic Equivalence of Tokenization in Multimodal LLM [149.11720372278273]
  視覚トークン化は、視覚と言語間のセマンティックアライメントに不可欠である。 本稿では,新しい動的セマンティック等価ビジョントケナイザ(SeTok)を提案する。 SeTokは動的クラスタリングアルゴリズムを通じて、視覚的特徴をセマンティックユニットにグループ化する。 結果として得られる視覚トークンは意味的整合性を効果的に保持し、低周波と高周波の両方の視覚特徴をキャプチャする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T17:55:43Z)
• Text-Video Retrieval with Global-Local Semantic Consistent Learning [122.15339128463715]
  我々は,シンプルで効果的なグローバル局所意味的一貫性学習(GLSCL)を提案する。 GLSCLは、テキストビデオ検索のためのモダリティをまたいだ潜在共有セマンティクスを活用する。 本手法はSOTAと同等の性能を実現し,計算コストの約220倍の高速化を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T11:59:36Z)
• A General and Flexible Multi-concept Parsing Framework for Multilingual Semantic Matching [60.51839859852572]
  我々は,テキストを多言語セマンティックマッチングのためのマルチコンセプトに分解し,NERモデルに依存するモデルからモデルを解放することを提案する。 英語データセットのQQPとMRPC、中国語データセットのMedical-SMについて包括的な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T13:55:16Z)
• Simple Semantic-Aided Few-Shot Learning [2.8686437689115354]
  限られた量のデータ、すなわちFew-Shot Learningから学ぶことは、コンピュータビジョンの課題として際立っている。 セマンティック進化(Semantic Evolution)と呼ばれる,高品質なセマンティックスを生成する自動手法を設計する。 セマンティックアライメントネットワーク(Semantic Alignment Network)と呼ばれる単純な2層ネットワークを用いて,セマンティックや視覚的特徴を堅牢なクラスプロトタイプに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T15:57:34Z)
• Graph-Induced Syntactic-Semantic Spaces in Transformer-Based Variational AutoEncoders [5.037881619912574]
  本稿では,トランスフォーマーを用いたVAEにおける構造構文注入のための潜時空間分離法について検討する。 具体的には、グラフベースおよびシーケンシャルモデルの統合により、符号化段階で構文構造をどのように活用するかを検討する。 我々の経験的評価は、自然言語文と数学的表現に基づいて行われ、提案したエンドツーエンドのVAEアーキテクチャにより、潜在空間の全体構造がより良くなることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T22:47:23Z)
• Bridging Code Semantic and LLMs: Semantic Chain-of-Thought Prompting for Code Generation [22.219645213202178]
  本稿では,SeCoT というコードの意味情報を抽出する "Semantic Chain-of-Thought" 手法を提案する。 本研究では,SeCoTが最先端の性能を実現し,大規模モデルやコード生成の可能性を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T05:09:58Z)
• Language-Oriented Communication with Semantic Coding and Knowledge Distillation for Text-to-Image Generation [53.97155730116369]
  我々は言語指向意味コミュニケーション(LSC)の新しい枠組みを提唱した。 LSCでは、機械は人間の言語メッセージを使って通信し、SC効率のために自然言語処理(NLP)技術を用いて解釈および操作することができる。 1) テキストプロンプトをキーヘッドワードに圧縮するセマンティック・ソース・コーディング(SSC)、2) セマンティック・チャネル・コーディング(SCC)、2) セマンティック・チャネル・コーディング(SCC)、3) セマンティック・ナレッジ・蒸留(SKD)、3) リスナーの言語学習を通じてリスナーに適応したプロンプトを生成するセマンティック・ナレッジ・蒸留(SKD)の3つの革新的なアルゴリズムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T08:19:05Z)
• Imitation Learning-based Implicit Semantic-aware Communication Networks: Multi-layer Representation and Collaborative Reasoning [68.63380306259742]
  有望な可能性にもかかわらず、セマンティック通信とセマンティック・アウェア・ネットワーキングはまだ初期段階にある。 本稿では,CDCとエッジサーバの複数層を連携させる,推論に基づく暗黙的セマンティック・アウェア通信ネットワークアーキテクチャを提案する。 暗黙的セマンティクスの階層構造と個人ユーザのパーソナライズされた推論嗜好を考慮に入れたセマンティクス情報の多層表現を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T13:26:08Z)
• Guiding the PLMs with Semantic Anchors as Intermediate Supervision: Towards Interpretable Semantic Parsing [57.11806632758607]
  本稿では,既存の事前学習言語モデルを階層型デコーダネットワークに組み込むことを提案する。 第一原理構造をセマンティックアンカーとすることで、2つの新しい中間管理タスクを提案する。 いくつかのセマンティック解析ベンチマークで集中的な実験を行い、我々のアプローチがベースラインを一貫して上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T07:27:29Z)
• A Novel Word Sense Disambiguation Approach Using WordNet Knowledge Graph [0.0]
  本稿では,SCSMM (Sequential Contextual Likeity Matrix multiplication) という知識に基づく単語感覚解読アルゴリズムを提案する。 SCSMMアルゴリズムは、セマンティックな類似性、知識、文書コンテキストを組み合わせて、それぞれローカルコンテキストのメリットを利用する。 提案されたアルゴリズムは、金の標準データセットの名詞を曖昧にするときに他のアルゴリズムよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T06:47:32Z)

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。