論文の概要: Chunk-Distilled Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00343v1
• Date: Tue, 31 Dec 2024 08:32:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:16:56.007995
• Title: Chunk-Distilled Language Modeling
• Title（参考訳）: チャンク蒸留言語モデリング
• Authors: Yanhong Li, Karen Livescu, Jiawei Zhou,
• Abstract要約: Chunk-Distilled Language Modeling (CD-LM)は、現在の大規模言語モデル(LLM)における2つの課題に対処するテキスト生成のアプローチである。 提案手法は,ディープネットワークベースのLCMと簡単な検索モジュールを組み合わせることで,単一のデコードステップでマルチトークンテキストチャンクを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.238256586953487
• License:
• Abstract: We introduce Chunk-Distilled Language Modeling (CD-LM), an approach to text generation that addresses two challenges in current large language models (LLMs): the inefficiency of token-level generation, and the difficulty of adapting to new data and knowledge. Our method combines deep network-based LLMs with a straightforward retrieval module, which allows the generation of multi-token text chunks at a single decoding step. Our retrieval framework enables flexible construction of model- or domain-specific datastores, either leveraging the internal knowledge of existing models, or incorporating expert insights from human-annotated corpora. This adaptability allows for enhanced control over the language model's distribution without necessitating additional training. We present the CD-LM formulation along with performance metrics demonstrating its ability to improve language model performance and efficiency across a diverse set of downstream tasks. Code and data will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現在の大規模言語モデル (LLM) における2つの課題に対処するテキスト生成手法であるChunk-Distilled Language Modeling (CD-LM) を紹介する。 提案手法は,ディープネットワークベースのLCMと簡単な検索モジュールを組み合わせることで,単一のデコードステップでマルチトークンテキストチャンクを生成する。 検索フレームワークは,既存のモデルの内部知識を活用したモデルやドメイン固有のデータストアのフレキシブルな構築を可能にする。 この適応性により、追加のトレーニングを必要とせずに、言語モデルの分散を制御できるようになる。 本報告では,CD-LMの定式化と性能指標を用いて,下流タスクの多様なセットにおいて,言語モデルの性能と効率を向上させる能力を示す。 コードとデータは公開されます。

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