論文の概要: Improving Self Consistency in LLMs through Probabilistic Tokenization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03678v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 06:52:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 19:02:03.733564
• Title: Improving Self Consistency in LLMs through Probabilistic Tokenization
• Title（参考訳）: 確率的トークン化によるLCMの自己整合性向上
• Authors: Ashutosh Sathe, Divyanshu Aggarwal, Sunayana Sitaram,
• Abstract要約: 本稿では,現代言語モデルの複数トークン化機能を活用する新しい手法を提案する。 確率的トークン化を利用する場合, LLMは論理的に多様な推論経路を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.998168689120558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prior research has demonstrated noticeable performance gains through the use of probabilistic tokenizations, an approach that involves employing multiple tokenizations of the same input string during the training phase of a language model. Despite these promising findings, modern large language models (LLMs) have yet to be trained using probabilistic tokenizations. Interestingly, while the tokenizers of these contemporary LLMs have the capability to generate multiple tokenizations, this property remains underutilized. In this work, we propose a novel method to leverage the multiple tokenization capabilities of modern LLM tokenizers, aiming to enhance the self-consistency of LLMs in reasoning tasks. Our experiments indicate that when utilizing probabilistic tokenizations, LLMs generate logically diverse reasoning paths, moving beyond mere surface-level linguistic diversity.We carefully study probabilistic tokenization and offer insights to explain the self consistency improvements it brings through extensive experimentation on 5 LLM families and 4 reasoning benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 従来の研究では、言語モデルのトレーニングフェーズにおいて、同じ入力文字列の複数のトークン化を使用するアプローチである確率的トークン化(probabilistic tokenizations)を用いることで、顕著なパフォーマンス向上が示されている。 これらの有望な発見にもかかわらず、現代の大規模言語モデル(LLM)はまだ確率的トークン化を用いて訓練されていない。 興味深いことに、これらの現代のLLMのトークン化器は複数のトークン化を生成する能力を持っているが、この性質は未利用のままである。 本研究では,LLMの自己整合性を高めることを目的とした,現代的なLLMトークン化器のマルチトークン化機能を活用する新しい手法を提案する。 確率的トークン化を利用する場合、LLMは論理的に多様な推論経路を生成し、単に表面レベルの言語的多様性を超えて、確率的トークン化を慎重に研究し、5つのLLMファミリーと4つの推論ベンチマークに関する広範な実験によって得られる自己整合性の改善を説明する洞察を提供する。

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