論文の概要: Interchangeable Token Embeddings for Extendable Vocabulary and Alpha-Equivalence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17161v3
• Date: Wed, 18 Jun 2025 14:42:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 16:34:05.227062
• Title: Interchangeable Token Embeddings for Extendable Vocabulary and Alpha-Equivalence
• Title（参考訳）: 拡張可能な語彙とアルファ等価性のための交換可能なトークン埋め込み
• Authors: İlker Işık, Ramazan Gokberk Cinbis, Ebru Aydin Gol,
• Abstract要約: 言語モデルは交換可能なトークンの概念を欠いている。 我々は、この機械学習問題を形式化し、α-共分散を導入する。 本研究は,交換可能なトークン表現を学習可能な言語モデルの設計基盤を確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.991281327290525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language models lack the notion of interchangeable tokens: symbols that are semantically equivalent yet distinct, such as bound variables in formal logic. This limitation prevents generalization to larger vocabularies and hinders the model's ability to recognize alpha-equivalence, where renaming bound variables preserves meaning. We formalize this machine learning problem and introduce alpha-covariance, a metric for evaluating robustness to such transformations. To tackle this task, we propose a dual-part token embedding strategy: a shared component ensures semantic consistency, while a randomized component maintains token distinguishability. Compared to a baseline that relies on alpha-renaming for data augmentation, our approach demonstrates improved generalization to unseen tokens in linear temporal logic solving, propositional logic assignment prediction, and copying with an extendable vocabulary, while introducing a favorable inductive bias for alpha-equivalence. Our findings establish a foundation for designing language models that can learn interchangeable token representations, a crucial step toward more flexible and systematic reasoning in formal domains. Our code and project page are available at https://necrashter.github.io/interchangeable-token-embeddings
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは交換可能なトークンの概念を欠いている。 この制限は、より大きな語彙への一般化を防ぎ、境界変数のリネームが意味を保存するα同値性を認識するモデルの能力を妨げる。 我々は、この機械学習問題を形式化し、そのような変換に対するロバスト性を評価するための指標であるα-共分散を導入する。 共有コンポーネントは意味的一貫性を保証し、ランダム化コンポーネントはトークンの識別可能性を維持する。 データ拡張のためのα-リネームに依存するベースラインと比較して、線形時間論理解法、命題論理代入予測、拡張可能な語彙による複写における未確認トークンへの一般化の改善を実証し、α-等価性に好適な帰納バイアスを導入する。 本研究は,交換可能なトークン表現を学習可能な言語モデルを設計するための基盤を確立し,形式的ドメインにおけるより柔軟で体系的な推論に向けた重要なステップである。 私たちのコードとプロジェクトページはhttps://necrashter.github.io/interchangeable-token-embeddingsで公開されています。

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