論文の概要: Unraveling Text Generation in LLMs: A Stochastic Differential Equation Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11863v1
• Date: Sat, 17 Aug 2024 15:30:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 18:26:17.294708
• Title: Unraveling Text Generation in LLMs: A Stochastic Differential Equation Approach
• Title（参考訳）: LLMにおけるアンラベリングテキスト生成:確率微分方程式のアプローチ
• Authors: Yukun Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) のテキスト生成過程を解釈するための微分方程式 (SDE) の適用について検討する。 我々はSDEを用いてこの生成過程を表現し、決定論的傾向と摂動の両方を捉える。 ニューラルネットワークを用いてこれらの関数を適合させ、実世界のテキストコーパス上でモデルを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4039202831583903
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the application of Stochastic Differential Equations (SDE) to interpret the text generation process of Large Language Models (LLMs) such as GPT-4. Text generation in LLMs is modeled as a stochastic process where each step depends on previously generated content and model parameters, sampling the next word from a vocabulary distribution. We represent this generation process using SDE to capture both deterministic trends and stochastic perturbations. The drift term describes the deterministic trends in the generation process, while the diffusion term captures the stochastic variations. We fit these functions using neural networks and validate the model on real-world text corpora. Through numerical simulations and comprehensive analyses, including drift and diffusion analysis, stochastic process property evaluation, and phase space exploration, we provide deep insights into the dynamics of text generation. This approach not only enhances the understanding of the inner workings of LLMs but also offers a novel mathematical perspective on language generation, which is crucial for diagnosing, optimizing, and controlling the quality of generated text.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) のテキスト生成過程を解釈するための確率微分方程式 (SDE) の適用について検討する。 LLMにおけるテキスト生成は、各ステップが以前に生成されたコンテンツとモデルパラメータに依存し、語彙分布から次の単語をサンプリングする確率的プロセスとしてモデル化される。 我々は、SDEを用いて、決定論的傾向と確率的摂動の両方を捉えることによって、この生成過程を表現する。 ドリフト項は生成過程における決定論的傾向を記述し、拡散項は確率的変動をキャプチャする。 ニューラルネットワークを用いてこれらの関数を適合させ、実世界のテキストコーパス上でモデルを検証する。 ドリフト・拡散解析,確率過程特性評価,位相空間探索などの数値シミュレーションおよび包括的解析により,テキスト生成のダイナミクスに関する深い知見を提供する。 このアプローチは、LLMの内部動作の理解を深めるだけでなく、生成したテキストの診断、最適化、制御に不可欠である言語生成に関する新しい数学的視点を提供する。

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