論文の概要: Retrofitting (Large) Language Models with Dynamic Tokenization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18553v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 17:51:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 15:52:53.765666
• Title: Retrofitting (Large) Language Models with Dynamic Tokenization
• Title（参考訳）: 動的トークン化を用いた言語モデルの再適合(大規模)
• Authors: Darius Feher, Benjamin Minixhofer, Ivan Vulić,
• Abstract要約: 現在の言語モデル(LM)は固定された静的なサブワードトークン化器を使用する。 この選択はしばしば認められ、英語以外の言語で効率と能力が低下する結果となった。 入力テキストに基づいてトークン境界を動的に決定する手法として,動的トークン化を用いたLMの再構成を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.608780819053423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current language models (LMs) use a fixed, static subword tokenizer. This choice, often taken for granted, typically results in degraded efficiency and capabilities in languages other than English, and makes it challenging to apply LMs to new domains or languages. To address these issues, we propose retrofitting LMs with dynamic tokenization: a way to dynamically decide on token boundaries based on the input text. For encoder-style models, we introduce a subword-merging algorithm inspired by byte-pair encoding (BPE), but at a batch level. We merge frequent subword sequences in a batch, then apply a pretrained embedding-prediction hypernetwork to compute the token embeddings on-the-fly. When applied with word-level boundaries, this on average reduces token sequence lengths by >20% across 14 languages on XNLI with XLM-R while degrading its task performance by less than 2%. For decoder-style models, we apply dynamic tokenization in two ways: 1) for prefilling, maintaining performance of Mistral-7B almost completely with up to 40% sequence reduction - relative to the word-level; and 2) via an approximate nearest neighbor index, achieving fast generation with a one million token vocabulary, demonstrating scalability to even larger, dynamic vocabularies. Overall, our findings show that dynamic tokenization substantially improves inference speed and promotes fairness across languages, making a leap towards overcoming the limitations of static tokenization and enabling more equitable and adaptable LMs.
• Abstract（参考訳）: 現在の言語モデル(LM)は固定された静的なサブワードトークン化器を使用する。 この選択は通常、英語以外の言語で効率と能力の低下をもたらし、LMを新しいドメインや言語に適用することは困難である。 これらの問題に対処するために,入力テキストに基づいてトークン境界を動的に決定する手法として,動的トークン化を用いたLMの再構成を提案する。 エンコーダ型モデルでは、バイトペア符号化(BPE)にインスパイアされたサブワードマージアルゴリズムを導入するが、バッチレベルでは導入しない。 バッチに頻繁なサブワードシーケンスをマージし、事前トレーニングされた埋め込み予測ハイパーネットワークを適用して、トークンの埋め込みをオンザフライで計算する。 単語レベルでのバウンダリを適用すると、XLM-Rを用いてXNLI上の14言語でトークンシーケンスの長さを平均20%削減し、タスク性能を2%以下に低下させる。 デコーダスタイルのモデルでは、動的トークン化を2つの方法で適用する。 1) Mistral-7B のプレフィル, 維持性能は, 単語レベルに対して最大40% の低下率でほぼ完全に維持される。 約100万のトークンボキャブラリで高速な生成を実現し、さらに大きな動的ボキャブラリへのスケーラビリティを実証する。 全体として、動的トークン化は推論速度を大幅に改善し、言語間の公平性を向上し、静的トークン化の限界を克服し、より公平で適応可能なLMを実現する。

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