論文の概要: LLMs are Not Just Next Token Predictors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04666v1
• Date: Tue, 6 Aug 2024 16:36:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 17:39:53.770944
• Title: LLMs are Not Just Next Token Predictors
• Title（参考訳）: LLMは次のToken Predictorsではない
• Authors: Stephen M. Downes, Patrick Forber, Alex Grzankowski,
• Abstract要約: LLMは、次のトークン予測目標を持つ勾配降下による言語学習の統計モデルである。 LLMは次のトークン予測を用いて設計され、このタスクの成功に基づいてトレーニングされていますが、次のトークン予測器への還元はLLMを短く販売する、というのが私たちの見解です。 これを引き出すため、遺伝子の観点から進化と発達を説明する生物学におけるかつての著名な研究プログラムと類似する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLMs are statistical models of language learning through stochastic gradient descent with a next token prediction objective. Prompting a popular view among AI modelers: LLMs are just next token predictors. While LLMs are engineered using next token prediction, and trained based on their success at this task, our view is that a reduction to just next token predictor sells LLMs short. Moreover, there are important explanations of LLM behavior and capabilities that are lost when we engage in this kind of reduction. In order to draw this out, we will make an analogy with a once prominent research program in biology explaining evolution and development from the gene's eye view.
• Abstract（参考訳）: LLMは、次のトークン予測目標を持つ確率勾配降下による言語学習の統計モデルである。 AIモデラーの間で一般的な見解を示す: LLMは次のトークン予測器に過ぎない。 LLMは次のトークン予測を用いて設計され、このタスクの成功に基づいてトレーニングされていますが、次のトークン予測器への還元はLLMを短く販売する、というのが私たちの見解です。 さらに、このような削減に携わる際に失われるLCMの挙動や能力について、重要な説明がある。 これを引き出すため、遺伝子の観点から進化と発達を説明する生物学におけるかつての著名な研究プログラムと類似する。

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