論文の概要: ReTok: Replacing Tokenizer to Enhance Representation Efficiency in Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04335v1
• Date: Sun, 6 Oct 2024 03:01:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 08:20:17.253251
• Title: ReTok: Replacing Tokenizer to Enhance Representation Efficiency in Large Language Model
• Title（参考訳）: ReTok: 大規模言語モデルにおける表現効率を高めるために、トークンライザをリプレースする
• Authors: Shuhao Gu, Mengdi Zhao, Bowen Zhang, Liangdong Wang, Jijie Li, Guang Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のトークン化機能を置き換えることにより,モデル表現と処理効率を向上させる手法を提案する。 本手法は,トークン化器を置き換えたモデルの性能を維持しつつ,長文の復号速度を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.1108256816605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tokenizer is an essential component for large language models (LLMs), and a tokenizer with a high compression rate can improve the model's representation and processing efficiency. However, the tokenizer cannot ensure high compression rate in all scenarios, and an increase in the average input and output lengths will increases the training and inference costs of the model. Therefore, it is crucial to find ways to improve the model's efficiency with minimal cost while maintaining the model's performance. In this work, we propose a method to improve model representation and processing efficiency by replacing the tokenizers of LLMs. We propose replacing and reinitializing the parameters of the model's input and output layers with the parameters of the original model, and training these parameters while keeping other parameters fixed. We conducted experiments on different LLMs, and the results show that our method can maintain the performance of the model after replacing the tokenizer, while significantly improving the decoding speed for long texts.
• Abstract（参考訳）: Tokenizerは大規模言語モデル(LLM)に不可欠なコンポーネントであり、高い圧縮率のトークン化器はモデルの表現と処理効率を向上させることができる。 しかし、トークン化器は全てのシナリオにおいて高い圧縮速度を保証することができず、平均入力および出力長の増加はモデルのトレーニングと推論コストを増大させる。 したがって、モデルの性能を維持しながら、最小限のコストでモデルの効率を改善する方法を見つけることが重要である。 本研究では, LLMのトークン化機能を置き換えることで, モデル表現と処理効率を向上させる手法を提案する。 モデルの入力層と出力層のパラメータを元のモデルのパラメータに置き換えて再起動し、他のパラメータを固定しながらこれらのパラメータをトレーニングする。 我々は,異なるLLM実験を行い,その結果から,トークン化器を置き換えたモデルの性能を維持できるとともに,長文の復号速度を大幅に向上できることを示した。

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