論文の概要: Scaffold-BPE: Enhancing Byte Pair Encoding for Large Language Models with Simple and Effective Scaffold Token Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17808v3
• Date: Wed, 13 Nov 2024 08:51:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 19:25:04.098916
• Title: Scaffold-BPE: Enhancing Byte Pair Encoding for Large Language Models with Simple and Effective Scaffold Token Removal
• Title（参考訳）: Scaffold-BPE: 単純かつ効果的なScaffoldトークン除去による大規模言語モデルのためのバイトコードペアエンコーディングの強化
• Authors: Haoran Lian, Yizhe Xiong, Jianwei Niu, Shasha Mo, Zhenpeng Su, Zijia Lin, Hui Chen, Peng Liu, Jungong Han, Guiguang Ding,
• Abstract要約: そこで本研究では,パラメータフリー,計算ライト,実装容易な修正による動的足場トークン除去機構を組み込んだScaffold-BPEを提案する。 言語モデリングや機械翻訳の広範な実験において、Scaffold-BPEはオリジナルのBPEよりも一貫して優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.29382184006158
• License:
• Abstract: Byte Pair Encoding (BPE) serves as a foundation method for text tokenization in the Natural Language Processing (NLP) field. Despite its wide adoption, the original BPE algorithm harbors an inherent flaw: it inadvertently introduces a frequency imbalance for tokens in the text corpus. Since BPE iteratively merges the most frequent token pair in the text corpus to generate a new token and keeps all generated tokens in the vocabulary, it unavoidably holds tokens that primarily act as components of a longer token and appear infrequently on their own. We term such tokens as Scaffold Tokens. Due to their infrequent occurrences in the text corpus, Scaffold Tokens pose a learning imbalance issue. To address that issue, we propose Scaffold-BPE, which incorporates a dynamic scaffold token removal mechanism by parameter-free, computation-light, and easy-to-implement modifications to the original BPE method. This novel approach ensures the exclusion of low-frequency Scaffold Tokens from the token representations for given texts, thereby mitigating the issue of frequency imbalance and facilitating model training. On extensive experiments across language modeling and even machine translation, Scaffold-BPE consistently outperforms the original BPE, well demonstrating its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: Byte Pair Encoding (BPE) は自然言語処理(NLP)分野におけるテキストトークン化の基礎となる手法である。 広く採用されているにもかかわらず、オリジナルのBPEアルゴリズムには固有の欠陥がある。 BPEはテキストコーパス内で最も頻繁なトークンペアを反復的にマージして新しいトークンを生成し、すべての生成されたトークンを語彙に保持するので、必然的に、より長いトークンの構成要素として機能し、しばしば単独で現れるトークンを保持する。 このようなトークンをScaffold Tokensと呼びます。 テキストコーパスでの頻繁な発生のため、スカフォードトークンは学習不均衡の問題を提起する。 そこで本研究では,パラメータフリー,計算ライト,実装容易な修正による動的スキャフォールドトークン除去機構を組み込んだScaffold-BPEを提案する。 この手法により、与えられたテキストのトークン表現から低周波のスカフォルドトークンを排除し、周波数不均衡の問題を緩和し、モデルの訓練を容易にする。 言語モデリングや機械翻訳の広範な実験において、Scaffold-BPEはオリジナルのBPEを一貫して上回り、その効果をよく示している。

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