論文の概要: Beyond Exponential Decay: Rethinking Error Accumulation in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24187v1
• Date: Fri, 30 May 2025 03:57:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.758765
• Title: Beyond Exponential Decay: Rethinking Error Accumulation in Large Language Models
• Title（参考訳）: 指数の減少を超えて: 大規模言語モデルにおけるエラー蓄積を再考する
• Authors: Mikhail L. Arbuzov, Alexey A. Shvets, Sisong Beir,
• Abstract要約: エラーは均一に分散されていないが、重要な決定ジャンクションを表すスパースな"キートークン"に集中していることを示す。 本稿では,意味的に重要なトークンを選択的に保存することを目的とした次世代システムのための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）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The prevailing assumption of an exponential decay in large language model (LLM) reliability with sequence length, predicated on independent per-token error probabilities, posits an inherent limitation for long autoregressive outputs. Our research fundamentally challenges this view by synthesizing emerging evidence that LLM errors are not uniformly distributed but are concentrated at sparse "key tokens" ($5-10\%$ of total tokens) representing critical decision junctions. By distinguishing these high-impact tokens from the increasingly predictable majority, we introduce a new reliability formula explaining the sustained coherence of modern LLMs over thousands of tokens. Converging research streams reveal that long-context performance primarily depends on accurately navigating a few crucial semantic decision points rather than on uniform token-level accuracy, enabling targeted strategies that significantly outperform brute-force approaches. We thus propose a framework for next-generation systems centered on selective preservation of semantically vital tokens, dynamic computational allocation at uncertain decision boundaries, multi-path exploration at ambiguities, and architectures aligned with natural semantic domains. This marks a fundamental shift from raw scaling to strategic reasoning, promising breakthrough performance without proportionate computational scaling and offering a more nuanced understanding that supersedes the exponential decay hypothesis, thereby opening pathways toward substantially more powerful and efficient language systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) における指数的減衰(英語版)の仮定は、独立なトーケン毎の誤差確率に基づいて予測され、長い自己回帰出力に固有の制限を課す。 本研究は, LLMエラーが一様分布ではなく, 決定ジャンクションを表す「キートークン」(全トークンの5～10倍%)に集結しているという新たな証拠を合成することによって, この見解に根本的に異議を唱えるものである。 これらの高インパクトトークンと予測可能な大多数とを区別することにより、何千ものトークンに対する現代のLCMの持続的一貫性を説明する新しい信頼性公式を導入する。 収束した研究ストリームによると、長期コンテキストのパフォーマンスは、トークンレベルの均一な精度よりも、いくつかの重要な意味決定ポイントを正確にナビゲートすることに依存しており、ブルートフォースアプローチを著しく上回るターゲット戦略を可能にしている。 そこで本稿では,意味的に重要なトークンの選択的保存,不確実な決定境界における動的計算割り当て,あいまいさにおけるマルチパス探索,自然意味領域に沿ったアーキテクチャを中心に,次世代システムのためのフレームワークを提案する。 これは、生のスケーリングから戦略的推論への根本的なシフトであり、計算スケーリングに比例しない将来的なブレークスルー性能を示し、指数関数的崩壊仮説に取って代わるよりニュアンスな理解を提供し、それによってより強力で効率的な言語システムへの道を開く。

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