論文の概要: zip2zip: Inference-Time Adaptive Vocabularies for Language Models via Token Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01084v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 17:03:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.923447
• Title: zip2zip: Inference-Time Adaptive Vocabularies for Language Models via Token Compression
• Title（参考訳）: zip2zip:Token Compressionによる言語モデルに対する推論時適応語彙
• Authors: Saibo Geng, Nathan Ranchin, Yunzhen yao, Maxime Peyrard, Chris Wendler, Michael Gastpar, Robert West,
• Abstract要約: zip2zipは、大規模言語モデルで推論時にトークン語彙を動的に調整できるフレームワークである。 パラメータ効率の良い微調整により,既存のLLMを10GPU時間でzip2zip-fiedできることを示す。 結果として得られるzip2zip LLMは、推論時にハイパートークンを使用することを効果的に学習し、入力および出力シーケンスの長さを20-60%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.01058227175771
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tokenization efficiency plays a critical role in the performance and cost of large language models (LLMs), yet most models rely on static tokenizers optimized for general-purpose corpora. These tokenizers' fixed vocabularies often fail to adapt to domain- or language-specific inputs, leading to longer token sequences and higher computational costs. We introduce zip2zip, a framework that enables LLMs to dynamically adjust token vocabulary at inference time, allowing for fewer generated tokens and thus faster inference. zip2zip consists of three key components: (1) a tokenizer based on Lempel-Ziv-Welch (LZW) compression that incrementally compresses tokens into reusable "hypertokens" on the fly; (2) an embedding layer that computes embeddings for newly formed hypertokens at runtime; and (3) a causal language modeling variant that trains the model to operate on hypertokenized, compressed sequences. We show that an existing LLM can be zip2zip-fied in 10 GPU-hours via parameter-efficient finetuning. The resulting zip2zip LLMs effectively learn to use hypertokens at inference time, reducing input and output sequence length by 20-60\%, with significant improvements in inference latency.
• Abstract（参考訳）: トークン化効率は、大規模言語モデル(LLM)の性能とコストにおいて重要な役割を果たすが、ほとんどのモデルは汎用コーパスに最適化された静的トークン化器に依存している。 これらのトークンライザの固定語彙はしばしばドメインや言語固有の入力に適応できず、より長いトークンシーケンスとより高い計算コストをもたらす。 我々は、LLMが推論時にトークン語彙を動的に調整できるフレームワークであるzip2zipを導入し、より少ない生成トークンと高速な推論を可能にする。 zip2zipは、(1)Lempel-Ziv-Welch(LZW)圧縮に基づくトークンライザで、オンザフライでトークンを再利用可能な"ハイパートークン"に漸進的に圧縮する。 パラメータ効率の良い微調整により,既存のLLMを10GPU時間でzip2zip-fiedできることを示す。 結果として得られるzip2zip LLMは、推論時にハイパートークンを使用することを効果的に学習し、入力および出力シーケンスの長さを20-60\%削減し、推論遅延を大幅に改善した。

関連論文リスト

• LiteToken: Removing Intermediate Merge Residues From BPE Tokenizers [76.59130257385826]
  BPE語彙の中間的なマージ残基は、マージ学習中にしばしば見られ、最終語彙に保持されるが、ほとんどは、トークン化剤の使用中にコーパスをトークン化するときに、さらにマージされる。 本稿では, この現象を, 一般的に使用されているトークン化剤にまたがって系統的に評価し, 残留トークンを除去する簡単な方法である LiteToken を紹介する。 実験によると、LiteTokenはトークンの断片化を減らし、パラメータを減らし、全体的なパフォーマンスを保ちながら、ノイズやスペル入力への堅牢性を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-04T16:19:05Z)
• Continuous Autoregressive Language Models [56.49239051750678]
  我々はCALM(Continuous Autoregressive Language Models)を紹介する。 CALMは高忠実度オートエンコーダを使用して、Kトークンの塊を1つの連続ベクトルに圧縮する。 我々は、堅牢なトレーニング、評価、および制御可能なサンプリングを可能にする包括的可能性のないフレームワークを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-31T17:58:11Z)
• Learning to Parallel: Accelerating Diffusion Large Language Models via Learnable Parallel Decoding [21.609237262034636]
  大規模言語モデル(LLM)における自己回帰復号には、$n$トークンに対して$mathcalO(n)$シーケンシャルステップが必要である。 本稿では,並列デコード学習(Learn2PD)を提案する。これは軽量かつ適応的なフィルタモデルをトレーニングし,各トークン位置に対して,現在の予測が最終出力と一致するかどうかを予測するフレームワークである。 この学習されたフィルタは、正しく予測された場合にのみトークンをアンマスクするオラクル並列復号法を近似する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T17:59:54Z)
• Fast and Fluent Diffusion Language Models via Convolutional Decoding and Rejective Fine-tuning [23.58934174168992]
  Autoregressive (AR)言語モデルでは、テキストを1つずつ生成することで、推論速度が制限される。 ハードセグメンテーションなしでデコードウインドウを狭める正規化法である畳み込み復号法(Conv)を提案する。 Rejecting Rule-based Fine-Tuning (R2FT)も導入しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-18T17:48:21Z)
• Accelerating Diffusion LLMs via Adaptive Parallel Decoding [60.407727995313074]
  並列にサンプリングされたトークンの数を動的に調整する新しい手法であるアダプティブ並列復号法(APD)を導入する。 APDは、ダウンストリームベンチマークで最小限の品質劣化を伴って、非常に高いスループットを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-31T06:10:10Z)
• Vision-centric Token Compression in Large Language Model [51.92055188780033]
  Vision Centric Token Compression (Vist)は、人間の読書を反映した高速圧縮フレームワークである。 11のコンテキスト内学習ベンチマークでは、Vistは同じ精度を2.3倍のトークンで達成し、FLOPを16%削減し、メモリを50%削減した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-02T13:10:06Z)
• Retrofitting Large Language Models with Dynamic Tokenization [3.608780819053423]
  動的トークン化による現在の言語モデルの再適合を提案する。 バッチに頻繁なサブワードシーケンスをマージし、トレーニング済みの埋め込み予測ハイパーネットワークを適用して、トークンの埋め込みをオンザフライで計算する。 動的トークン化は、推論速度を大幅に向上し、言語間の公平性を促進することにより、静的トークン化の限界を軽減することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-27T17:51:58Z)
• Inference Optimal VLMs Need Fewer Visual Tokens and More Parameters [54.01228554126122]
  視覚言語モデル(VLM)は、様々な視覚的理解と推論タスクにまたがる強力な能力を示している。 推論コストを削減するために、LLM(Large Language Models)を縮小するか、イメージを表すのに必要な入力トークンの数を削減できる。 高速圧縮に適したトークン圧縮アルゴリズムを設計する第一歩を踏み出す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T18:54:21Z)
• MultiTok: Variable-Length Tokenization for Efficient LLMs Adapted from LZW Compression [5.5795785998430185]
  MultiTokは、ユニバーサルなLempel-Ziv-Welchデータ圧縮にインスパイアされた新しいトークン化手法である。 我々は,MultiTok が BERT と GPT-2 の標準に匹敵する性能を実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T21:24:51Z)
• LazyLLM: Dynamic Token Pruning for Efficient Long Context LLM Inference [30.722379261991563]
  LazyLLMは次のトークン予測に重要なトークンのKVを選択的に計算する手法である。 LLama 2 7Bモデルのプレフィルステージを2.34倍の精度で高速化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T06:34:45Z)
• A Training-free Sub-quadratic Cost Transformer Model Serving Framework With Hierarchically Pruned Attention [43.211427581302715]
  大規模言語モデルにおける文脈長を増大させるため,HiP(Hierarchically Pruned Attention)を提案する。 HiPは注意機構の時間的複雑さを$O(T log T)$に減らし、空間的複雑さを$O(T)$に減らし、$T$はシーケンス長である。 HiPは, 劣化を最小限に抑えつつ, プリフィルとデコードの両方のレイテンシとメモリ使用率を著しく低減することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T08:32:45Z)
• Training LLMs over Neurally Compressed Text [55.11828645767342]
  本稿では,高度に圧縮されたテキスト上での大規模言語モデル(LLM)の訓練について検討する。 テキストをブロックに分割し,それぞれが同じビット長に圧縮する新しい圧縮手法であるEqual-Info Windowsを提案する。 提案手法は, 大規模化により向上し, パープレキシティと推論速度のベンチマークにおいて, バイトレベルのベースラインをはるかに上回る, ニューラルネットワークによる効果的な学習を実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T17:48:28Z)
• Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization [59.3122859349777]
  我々のアルゴリズムは、AQLMと呼ばれ、情報検索のための古典的な加算量子化(AQ)アプローチを一般化する。 トークン生成のためのAQLMの高速GPUおよびCPU実装を提供しており、最適化されたFP16実装を高速にマッチングまたは性能良くすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T18:54:44Z)
• Context Compression for Auto-regressive Transformers with Sentinel Tokens [37.07722536907739]
  本稿では,特定のトークンの中間活性化をコンパクトに段階的に圧縮できるプラグイン・アンド・プレイ方式を提案する。 ドメイン内言語モデリングとゼロショットオープンエンド文書生成の両方の実験は、我々のアプローチの利点を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T09:18:19Z)
• Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks [72.20260088848987]
  StreamingLLMは、大規模言語モデルが微調整なしで無限のシーケンス長に一般化できる効率的なフレームワークである。 StreamingLLMはLlama-2, MPT, Falcon, Pythiaを最大400万のトークンで安定かつ効率的な言語モデリングを実現できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T17:59:56Z)
• ZipLM: Inference-Aware Structured Pruning of Language Models [56.52030193434863]
  ZipLMと呼ばれる大規模言語モデル(LLM)に対する新しい構造化圧縮手法を提案する。 ZipLMは、所望のランタイムスピードアップのセットをマッチングしながら、最先端の精度-vs-スピードアップを実現する。 ZipLMはすべての設定で最先端の圧縮モデルを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T18:55:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。