論文の概要: Scalable Language Models with Posterior Inference of Latent Thought Vectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01567v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 17:50:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:06:12.023913
• Title: Scalable Language Models with Posterior Inference of Latent Thought Vectors
• Title（参考訳）: 潜在思考ベクトルの後部推論を用いたスケーラブル言語モデル
• Authors: Deqian Kong, Minglu Zhao, Dehong Xu, Bo Pang, Shu Wang, Edouardo Honig, Zhangzhang Si, Chuan Li, Jianwen Xie, Sirui Xie, Ying Nian Wu,
• Abstract要約: Latent-Thought Language Models (LTM) には、潜在空間における明示的な事前モデルに従う明示的な潜在思考ベクトルが含まれている。 LTMは従来のLLMを超える拡張次元を持ち、構造化された設計空間を提供する。 LTMは従来の自己回帰モデルや離散拡散モデルよりも、検証の難易度やゼロショット言語モデリングにおいて著しく優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.63299874322121
• License:
• Abstract: We propose a novel family of language models, Latent-Thought Language Models (LTMs), which incorporate explicit latent thought vectors that follow an explicit prior model in latent space. These latent thought vectors guide the autoregressive generation of ground tokens through a Transformer decoder. Training employs a dual-rate optimization process within the classical variational Bayes framework: fast learning of local variational parameters for the posterior distribution of latent vectors, and slow learning of global decoder parameters. Empirical studies reveal that LTMs possess additional scaling dimensions beyond traditional LLMs, yielding a structured design space. Higher sample efficiency can be achieved by increasing training compute per token, with further gains possible by trading model size for more inference steps. Designed based on these scaling properties, LTMs demonstrate superior sample and parameter efficiency compared to conventional autoregressive models and discrete diffusion models. They significantly outperform these counterparts in validation perplexity and zero-shot language modeling. Additionally, LTMs exhibit emergent few-shot in-context reasoning capabilities that scale with model and latent size, and achieve competitive performance in conditional and unconditional text generation.
• Abstract（参考訳）: そこで我々は,LTM(Latent-Thought Language Models)と呼ばれる新しい言語モデル群を提案する。 これらの潜在思考ベクトルは、Transformerデコーダを通じて、グラウンドトークンの自動回帰生成を導く。 トレーニングでは、古典的変分ベイズフレームワークにおいて、潜在ベクトルの後方分布に対する局所変分パラメータの高速学習とグローバルデコーダパラメータの遅い学習という2段階の最適化プロセスを採用している。 実証的研究により、LTMは従来のLLMを超えるスケーリング次元を持ち、構造化された設計空間が得られることが明らかになった。 トークン当たりのトレーニング計算を増やすことで、より高いサンプル効率を達成することができ、さらに推論ステップのトレーディングモデルのサイズによって、さらに利益を得ることができる。 これらのスケーリング特性に基づいて設計され、従来の自己回帰モデルや離散拡散モデルよりも優れたサンプルおよびパラメータ効率を示す。 検証の難易度やゼロショット言語モデリングにおいて、これらよりもはるかに優れています。 さらに、LTMは、モデルや潜在サイズに合わせてスケールし、条件付きおよび無条件のテキスト生成において競合的な性能を達成する、創発的な少数のコンテキスト内推論能力を示す。

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