論文の概要: Fishing for Magikarp: Automatically Detecting Under-trained Tokens in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05417v1
• Date: Wed, 8 May 2024 20:37:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 14:42:14.348022
• Title: Fishing for Magikarp: Automatically Detecting Under-trained Tokens in Large Language Models
• Title（参考訳）: マジカルプの漁獲:大規模言語モデルにおける訓練下トークンの自動検出
• Authors: Sander Land, Max Bartolo,
• Abstract要約: 言語モデルにおけるトークン作成とモデルトレーニングの切り離しは、悪名高いSolidGoldMagikarpトークンのような特定の入力が不要な振る舞いを引き起こすことを可能にすることが知られている。 本稿では,Large Language Model (LLM) トークンを包括的に分析し,未学習および未学習のトークンを検出することを目的とした。 トークン化器分析,モデルウェイトベースインジケータ,シグネチャリング技術の組み合わせにより,これらの問題のあるトークンを自動的に検出する効果的な手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.165536532090932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The disconnect between tokenizer creation and model training in language models has been known to allow for certain inputs, such as the infamous SolidGoldMagikarp token, to induce unwanted behaviour. Although such `glitch tokens' that are present in the tokenizer vocabulary, but are nearly or fully absent in training, have been observed across a variety of different models, a consistent way of identifying them has been missing. We present a comprehensive analysis of Large Language Model (LLM) tokenizers, specifically targeting this issue of detecting untrained and under-trained tokens. Through a combination of tokenizer analysis, model weight-based indicators, and prompting techniques, we develop effective methods for automatically detecting these problematic tokens. Our findings demonstrate the prevalence of such tokens across various models and provide insights into improving the efficiency and safety of language models.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルにおけるトークン作成とモデルトレーニングの切り離しは、悪名高いSolidGoldMagikarpトークンのような特定の入力が不要な振る舞いを引き起こすことを可能にすることが知られている。 このような「グリッチトークン」は、トークン化の語彙に存在するが、ほとんどあるいは完全に訓練中に欠落しているものの、様々なモデルで観察されているが、それらを特定する一貫した方法が欠落している。 本稿では,Large Language Model (LLM) トークンを包括的に分析し,未学習および未学習のトークンを検出することを目的とした。 トークン化器分析,モデルウェイトベースインジケータ,シグネチャリング技術の組み合わせにより,これらの問題のあるトークンを自動的に検出する効果的な手法を開発した。 本研究は,これらのトークンが様々なモデルにまたがって普及していることを示し,言語モデルの効率性と安全性向上に関する洞察を提供する。

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