論文の概要: Large Language Models as Markov Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02724v2
• Date: Sun, 02 Feb 2025 15:57:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 15:57:53.22819
• Title: Large Language Models as Markov Chains
• Title（参考訳）: マルコフチェインとしての大規模言語モデル
• Authors: Oussama Zekri, Ambroise Odonnat, Abdelhakim Benechehab, Linus Bleistein, Nicolas Boullé, Ievgen Redko,
• Abstract要約: 有限状態空間上で定義された自己回帰変換言語モデルとマルコフ連鎖の同値性を描く。 以上の結果とLLMで観察された病理行動との関連性を検討した。 最新のLlamaとGemmaのモデル群による実験は、我々の理論が実際にそれらの振る舞いを正しく捉えていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.078696932669912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are remarkably efficient across a wide range of natural language processing tasks and well beyond them. However, a comprehensive theoretical analysis of the LLMs' generalization capabilities remains elusive. In our paper, we approach this task by drawing an equivalence between autoregressive transformer-based language models and Markov chains defined on a finite state space. This allows us to study the multi-step inference mechanism of LLMs from first principles. We relate the obtained results to the pathological behavior observed with LLMs such as repetitions and incoherent replies with high temperature. Finally, we leverage the proposed formalization to derive pre-training and in-context learning generalization bounds for LLMs under realistic data and model assumptions. Experiments with the most recent Llama and Gemma herds of models show that our theory correctly captures their behavior in practice.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の自然言語処理タスクやその先で非常に効率的である。 しかし、LLMの一般化能力に関する包括的な理論的分析は、いまだ解明されていない。 本稿では, 自己回帰変換言語モデルと有限状態空間上で定義されたマルコフ連鎖の同値性を引き出すことにより, この課題にアプローチする。 これにより、第一原理からLLMの多段階推論機構を研究することができる。 以上の結果から, 繰り返しや不整合反応などのLLMで観察された病態挙動を高温で解析した。 最後に、提案した形式化を利用して、現実的なデータとモデル仮定の下で、LLMに対する事前学習および文脈内学習の一般化境界を導出する。 最新のLlamaとGemmaのモデル群による実験は、我々の理論が実際にそれらの振る舞いを正しく捉えていることを示している。

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