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。

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