論文の概要: GPT as a Monte Carlo Language Tree: A Probabilistic Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07641v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 19:04:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:25:41.617506
• Title: GPT as a Monte Carlo Language Tree: A Probabilistic Perspective
• Title（参考訳）: モンテカルロ言語木としてのGPT:確率論的視点
• Authors: Kun-Peng Ning, Jia-Yu Yao, Yu-Yang Liu, Mu-Nan Ning, Li Yuan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、大規模ウェブクローリングデータセット内の潜伏分布を学習すると考えられている。 本稿では,モンテカルロ言語木を用いて任意の言語データセットを表現できる,という新しい視点を提案する。 実験の結果、同じデータセット上でトレーニングされた異なるGPTモデルが、GPT-Tree可視化において大きな構造的類似性を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.026350259669126
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs), such as GPT, are considered to learn the latent distributions within large-scale web-crawl datasets and accomplish natural language processing (NLP) tasks by predicting the next token. However, this mechanism of latent distribution modeling lacks quantitative understanding and analysis. In this paper, we propose a novel perspective that any language dataset can be represented by a Monte Carlo Language Tree (abbreviated as ``Data-Tree''), where each node denotes a token, each edge denotes a token transition probability, and each sequence has a unique path. Any GPT-like language model can also be flattened into another Monte Carlo Language Tree (abbreviated as ``GPT-Tree''). Our experiments show that different GPT models trained on the same dataset exhibit significant structural similarity in GPT-Tree visualization, and larger models converge more closely to the Data-Tree. More than 87\% GPT output tokens can be recalled by Data-Tree. These findings may confirm that the reasoning process of LLMs is more likely to be probabilistic pattern-matching rather than formal reasoning, as each model inference seems to find a context pattern with maximum probability from the Data-Tree. Furthermore, we provide deeper insights into issues such as hallucination, Chain-of-Thought (CoT) reasoning, and token bias in LLMs.
• Abstract（参考訳）: GPTのような大規模言語モデル(LLM)は、大規模Webクローリングデータセット内の潜伏分布を学習し、次のトークンを予測して自然言語処理(NLP)タスクを達成すると考えられている。 しかし、この潜在分布モデリングのメカニズムは定量的な理解と分析を欠いている。 本稿では,各ノードがトークンを示し,各エッジがトークン遷移確率を示し,各シーケンスがユニークな経路を持つような,任意の言語データセットをモンテカルロ言語ツリー( ``Data-Tree''' と略す)で表現できる,という新しい視点を提案する。 GPTに似た言語モデルは、別のモンテカルロ語木(略して ``GPT-Tree'')にフラット化することもできる。 実験の結果、同じデータセット上でトレーニングされた異なるGPTモデルは、GPT-Treeビジュアライゼーションにおいて大きな構造的類似性を示し、より大きなモデルはデータ-Treeにより深く収束していることがわかった。 87 %以上の GPT 出力トークンを Data-Tree でリコールすることができる。 これらの結果から,LLMの推論過程が形式的推論よりも確率的パターンマッチングである可能性が示唆された。 さらに,LLMにおける幻覚,CoT推論,トークンバイアスといった問題に対する深い洞察を提供する。

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