論文の概要: A Law of Next-Token Prediction in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13442v1
- Date: Sat, 24 Aug 2024 02:48:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 19:29:34.903152
- Title: A Law of Next-Token Prediction in Large Language Models
- Title(参考訳): 大規模言語モデルにおける次世代予測法
- Authors: Hangfeng He, Weijie J. Su,
- Abstract要約: 我々は,事前学習された大規模言語モデルにおいて,中間層を経由した文脈化トークン埋め込みの学習を規定する,正確かつ定量的な法則を導入する。
その結果, 各層は最下層から最上層までの予測精度の向上に等しく寄与していることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.265295018979078
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have been widely employed across various application domains, yet their black-box nature poses significant challenges to understanding how these models process input data internally to make predictions. In this paper, we introduce a precise and quantitative law that governs the learning of contextualized token embeddings through intermediate layers in pre-trained LLMs for next-token prediction. Our findings reveal that each layer contributes equally to enhancing prediction accuracy, from the lowest to the highest layer -- a universal phenomenon observed across a diverse array of open-source LLMs, built on architectures such as Transformer, RWKV, and Mamba. We demonstrate that this law offers new perspectives and insights to inform and guide practices in LLM development and applications, including model scaling, pre-training tasks, and information flow. Overall, our law enables more fine-grained approaches to the design, training, and interpretation of LLMs through scrutinizing their internal data processing mechanisms.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションドメインで広く採用されているが、ブラックボックスの性質は、これらのモデルが入力データを内部でどのように処理して予測を行うかを理解する上で、大きな課題となっている。
本稿では,事前学習したLCMの中間層を介し,文脈化トークンの埋め込みを学習し,次から次へと予測する,正確かつ定量的な法則を提案する。
この結果から,TransformerやRWKV,Mambaといったアーキテクチャ上に構築された,さまざまなオープンソース LLM にまたがる普遍的な現象である,最下層から最上層まで,各レイヤが予測精度の向上に等しく寄与していることが判明した。
この法則は、モデルスケーリング、事前学習タスク、情報フローなど、LLM開発およびアプリケーションにおけるプラクティスを通知し、ガイドするための新しい視点と洞察を提供する。
我々の法則は、内部データ処理機構を精査することで、LCMの設計、訓練、解釈に対するよりきめ細かなアプローチを可能にします。
関連論文リスト
- Learn from Downstream and Be Yourself in Multimodal Large Language Model Fine-Tuning [104.27224674122313]
微調整MLLMは、特定の下流タスクのパフォーマンスを改善するための一般的なプラクティスとなっている。
一般化と特殊化のトレードオフのバランスをとるために,事前学習と微調整の両方におけるパラメータの重要度を測定することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-17T01:16:37Z) - Performance Law of Large Language Models [58.32539851241063]
性能法則は、LLMアーキテクチャの選択と計算資源の効率的な割り当てを導くために用いられる。
性能法則は、LLMアーキテクチャの選択と計算資源の効率的な割り当てを広範な実験なしで導くのに利用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-19T11:09:12Z) - LLM Processes: Numerical Predictive Distributions Conditioned on Natural Language [35.84181171987974]
我々のゴールは、数値データを処理し、任意の場所で確率的予測を行うレグレッションモデルを構築することである。
まず、大規模言語モデルから明示的で一貫性のある数値予測分布を抽出する戦略を探求する。
本研究では,テキストを数値予測に組み込む能力を示し,予測性能を改善し,定性的な記述を反映した定量的な構造を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-21T15:13:12Z) - Towards Modeling Learner Performance with Large Language Models [7.002923425715133]
本稿では,LLMのパターン認識とシーケンスモデリング機能が,知識追跡の領域にまで拡張できるかどうかを検討する。
ゼロショットプロンプト(ゼロショットプロンプト)とモデル微調整(モデル微調整)の2つの手法と,既存のLLM以外の知識追跡手法を比較した。
LLMベースのアプローチは最先端のパフォーマンスを達成しないが、微調整のLLMは素早いベースラインモデルの性能を上回り、標準的なベイズ的知識追跡手法と同等に機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T14:06:34Z) - Characterizing Truthfulness in Large Language Model Generations with
Local Intrinsic Dimension [63.330262740414646]
大規模言語モデル(LLM)から生成されたテキストの真偽を特徴付ける方法と予測法について検討する。
モデルアクティベーションの局所固有次元 (LID) を用いて, 内部アクティベーションを調査し, LLMの真偽を定量化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T04:56:21Z) - Harnessing Large Language Models as Post-hoc Correctors [6.288056740658763]
任意の機械学習モデルの予測に対する修正を提案するために,LLMがポストホックな修正器として機能することを示す。
我々は、データセットのラベル情報と、検証データセット上のMLモデルの予測を組み込むことで、文脈知識データベースを構築する。
テキスト解析と分子予測に関する実験結果から, モデルの性能が最大39%向上することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T22:50:41Z) - Sparsity-Guided Holistic Explanation for LLMs with Interpretable
Inference-Time Intervention [53.896974148579346]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理領域において前例のないブレークスルーを達成した。
LLMの謎的なブラックボックスの性質は、透過的で説明可能なアプリケーションを妨げる、解釈可能性にとって重要な課題である。
本稿では,LLMの全体的解釈を提供することを目的として,スポーシティ誘導技術に係わる新しい方法論を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T19:55:58Z) - Evaluating and Explaining Large Language Models for Code Using Syntactic
Structures [74.93762031957883]
本稿では,コード用大規模言語モデルに特有の説明可能性手法であるASTxplainerを紹介する。
その中核にあるASTxplainerは、トークン予測をASTノードに整合させる自動メソッドを提供する。
私たちは、最も人気のあるGitHubプロジェクトのキュレートデータセットを使用して、コード用の12の人気のあるLLMに対して、実証的な評価を行います。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-07T18:50:57Z) - Large Language Models Are Latent Variable Models: Explaining and Finding
Good Demonstrations for In-Context Learning [104.58874584354787]
近年,事前学習型大規模言語モデル (LLM) は,インコンテキスト学習(in-context learning)として知られる推論時少数ショット学習能力を実現する上で,顕著な効率性を示している。
本研究では,現実のLLMを潜在変数モデルとみなし,ベイズレンズによる文脈内学習現象を考察することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-27T18:59:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。