論文の概要: FUSE-ing Language Models: Zero-Shot Adapter Discovery for Prompt Optimization Across Tokenizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04816v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 02:16:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 16:58:32.951085
• Title: FUSE-ing Language Models: Zero-Shot Adapter Discovery for Prompt Optimization Across Tokenizers
• Title（参考訳）: FUSE-ing言語モデル: トケナイザ間のプロンプト最適化のためのゼロショットアダプタディスカバリ
• Authors: Joshua Nathaniel Williams, J. Zico Kolter,
• Abstract要約: FUSEは、あるモデルのテキスト埋め込み空間から別のモデルへのマッピングを行うアダプタ層を、異なるトークン化器にまたがっても近似するアプローチである。 画像キャプションと感情に基づく画像キャプションのための視覚言語モデルと因果言語モデルに対する多目的最適化によるアプローチの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread use of large language models has resulted in a multitude of tokenizers and embedding spaces, making knowledge transfer in prompt discovery tasks difficult. In this work, we propose FUSE (Flexible Unification of Semantic Embeddings), an inexpensive approach to approximating an adapter layer that maps from one model's textual embedding space to another, even across different tokenizers. We introduce a third-order tensor-based representation of a model's embedding space that aligns semantic embeddings that have been split apart by different tokenizers, and use this representation to derive an approximation of the gradient of one model's outputs with respect to another model's embedding space. We show the efficacy of our approach via multi-objective optimization over vision-language and causal language models for image captioning and sentiment-based image captioning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの普及により、多くのトークン化器や埋め込みスペースが生まれ、発見タスクの迅速な知識伝達が困難になっている。 本研究では,FUSE(Flexible Unification of Semantic Embeddings)を提案する。FUSE(Flexible Unification of Semantic Embeddings,フレキシブル・ユニフィケーション・オブ・セマンティック・エンベディング)は,あるモデルのテキスト埋め込み空間から別のモデルへのマッピングを行うアダプタ層を,異なるトークン化器にわたって,安価に近似する手法である。 本稿では,モデルの埋め込み空間を3階テンソルベースで表現し,異なるトークン化器によって分割されたセマンティックな埋め込みを整列させ,この表現を用いてモデルの出力の勾配を他のモデルの埋め込み空間に対して近似する。 画像キャプションと感情に基づく画像キャプションのための視覚言語モデルと因果言語モデルに対する多目的最適化によるアプローチの有効性を示す。

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