論文の概要: Enhancing Character-Level Understanding in LLMs through Token Internal Structure Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17679v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 18:44:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:36:01.439254
• Title: Enhancing Character-Level Understanding in LLMs through Token Internal Structure Learning
• Title（参考訳）: トークン内部構造学習によるLLMにおける文字レベル理解の強化
• Authors: Zhu Xu, Zhiqiang Zhao, Zihan Zhang, Yuchi Liu, Quanwei Shen, Fei Liu, Yu Kuang,
• Abstract要約: Token Internal Position Awareness (TIPA) は、LLMの内部トークン構造に対する理解を高める新しいアプローチである。 TIPAは、モデルが文字の位置と内部構造を効果的に学習し、一般化することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.100484034021285
• License:
• Abstract: Tokenization techniques such as Byte-Pair Encoding (BPE) and Byte-Level BPE (BBPE) have significantly improved the computational efficiency and vocabulary representation stability of large language models (LLMs) by segmenting text into tokens. However, this segmentation often obscures the internal character structures and sequences within tokens, preventing models from fully learning these intricate details during training. Consequently, LLMs struggle to comprehend the character compositions and positional relationships within tokens, especially when fine-tuned on downstream tasks with limited data. In this paper, we introduce Token Internal Position Awareness (TIPA), a novel approach that enhances LLMs' understanding of internal token structures by training them on reverse character prediction tasks using the tokenizer's own vocabulary. This method enables models to effectively learn and generalize character positions and internal structures. Experimental results demonstrate that LLMs trained with TIPA outperform baseline models in predicting character positions at the token level. Furthermore, when applied to the downstream task of Chinese Spelling Correction (CSC), TIPA not only accelerates model convergence but also significantly improves task performance.
• Abstract（参考訳）: BPE(Byte-Pair Encoding)やBBPE(Byte-Level BPE)といったトークン化技術は,テキストをトークンに分割することで,大規模言語モデル(LLM)の計算効率と語彙表現安定性を大幅に向上させた。 しかしながら、このセグメンテーションはしばしばトークンの内部の文字構造やシーケンスを曖昧にし、トレーニング中にこれらの複雑な詳細をモデルが完全に学習するのを防ぐ。 その結果、LLMはトークン内の文字構成と位置関係の理解に苦慮し、特に限られたデータで下流タスクを微調整する場合に顕著である。 本稿では,トークン処理者自身の語彙を用いて,逆文字予測タスクをトレーニングすることにより,内部トークン構造に対するLLMの理解を高める新しいアプローチである,トークン内位置認識(TIPA)を紹介する。 この手法により、モデルが文字の位置や内部構造を効果的に学習し、一般化することができる。 実験の結果,TIPAでトレーニングしたLLMは,トークンレベルでの文字位置の予測において,ベースラインモデルよりも優れていた。 さらに、中国語スペル補正(CSC)の下流タスクに適用すると、TIPAはモデル収束を加速するだけでなく、タスク性能も大幅に向上する。

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