論文の概要: Enhancing Large Language Model Efficiencyvia Symbolic Compression: A Formal Approach Towards Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18657v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 06:40:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:03:48.188966
• Title: Enhancing Large Language Model Efficiencyvia Symbolic Compression: A Formal Approach Towards Interpretability
• Title（参考訳）: 記号圧縮による大規模言語モデルの効率向上:解釈可能性への形式的アプローチ
• Authors: Lumen AI, Tengzhou No. 1 Middle School, Shihao Ji, Zihui Song, Fucheng Zhong, Jisen Jia, Zhaobo Wu, Zheyi Cao, Tianhao Xu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成と論理的推論タスクにおいて重要なトークン効率のボトルネックに直面します。 本稿では,記号圧縮,論理の統合,情報理論の最適符号化,文脈認識推論技術に基づく形式的フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9122242678047456
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) face significant token efficiency bottlenecks in code generation and logical reasoning tasks, a challenge that directly impacts inference cost and model interpretability. This paper proposes a formal framework based on symbolic compression,integrating combinatory logic, information-theoretic optimal encoding, and context-aware inference techniques to achieve a step-change improvement in token efficiency while preserving semantic integrity. We establish a mathematical framework within a functional programming paradigm, derive the quantitative relationship between symbolic density and model interpretability, and propose a differentiable compression factor metric to evaluate encoding efficiency. Furthermore, we leverage parameter-efficient fine-tuning (PEFT) techniques to achieve a low-cost application of the GAEL language. Experimental results show that this method achieves a 78.3% token compression rate in code generation tasks while improving logical traceability by 62% through structural explicitness. This research provides new theoretical tools for efficient inference in LLMs and opens a symbolic path for modelinterpretability research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成と論理推論タスクにおいて重要なトークン効率のボトルネックに直面します。 本稿では,意味的整合性を維持しつつ,トークン効率の段階的改善を実現するために,記号圧縮に基づく形式的フレームワークを提案する。 関数型プログラミングパラダイム内に数学的枠組みを構築し、記号密度とモデル解釈可能性の定量的関係を導出し、符号化効率を評価するための微分可能圧縮係数メトリクスを提案する。 さらに,パラメータ効率のよい微細チューニング(PEFT)技術を活用し,GAEL言語の低コストな応用を実現する。 実験結果から,コード生成タスクにおいて78.3%のトークン圧縮率を実現し,論理的トレーサビリティを62%向上させることができた。 本研究は、LLMにおける効率的な推論のための新しい理論ツールを提供し、モデル解釈可能性研究の象徴的な道を開く。

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