論文の概要: Advancing Decoding Strategies: Enhancements in Locally Typical Sampling for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05387v2
• Date: Wed, 11 Jun 2025 16:08:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-12 23:41:16.711399
• Title: Advancing Decoding Strategies: Enhancements in Locally Typical Sampling for LLMs
• Title（参考訳）: 復号化戦略の強化:LLMの局所サンプリングの強化
• Authors: Jaydip Sen, Saptarshi Sengupta, Subhasis Dasgupta,
• Abstract要約: Adaptive Semantic-Aware typicality Smpling (ASTS) は局所典型サンプリング (LTS) アルゴリズムの改良版として提案されている。 ASTSは、計算効率を維持しながら、文脈的に一貫性があり多様なテキスト生成を保証する。 実験の結果,ASTSは反復を減らし,セマンティックアライメントを強化し,流速を向上させることにより,既存のサンプリング技術よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9217021281095907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This chapter explores advancements in decoding strategies for large language models (LLMs), focusing on enhancing the Locally Typical Sampling (LTS) algorithm. Traditional decoding methods, such as top-k and nucleus sampling, often struggle to balance fluency, diversity, and coherence in text generation. To address these challenges, Adaptive Semantic-Aware Typicality Sampling (ASTS) is proposed as an improved version of LTS, incorporating dynamic entropy thresholding, multi-objective scoring, and reward-penalty adjustments. ASTS ensures contextually coherent and diverse text generation while maintaining computational efficiency. Its performance is evaluated across multiple benchmarks, including story generation and abstractive summarization, using metrics such as perplexity, MAUVE, and diversity scores. Experimental results demonstrate that ASTS outperforms existing sampling techniques by reducing repetition, enhancing semantic alignment, and improving fluency.
• Abstract（参考訳）: 本章では,大規模言語モデル(LLM)の復号化戦略の進歩について,局所的典型サンプリング(LTS)アルゴリズムの強化に焦点をあてる。 トップkや核サンプリングのような伝統的な復号法は、しばしばテキスト生成において流布率、多様性、一貫性のバランスをとるのに苦労する。 これらの課題に対処するために、動的エントロピーしきい値付け、多目的スコアリング、報酬金の調整を取り入れた、適応セマンティック・アウェア典型サンプリング(ASTS)がLTSの改良版として提案されている。 ASTSは、計算効率を維持しながら、文脈的に一貫性があり多様なテキスト生成を保証する。 その性能は、ストーリー生成や抽象的な要約を含む複数のベンチマークで評価され、パープレキシティ、MAUVE、多様性スコアなどの指標を用いて評価される。 実験の結果,ASTSは反復を減らし,セマンティックアライメントを強化し,流速を向上させることにより,既存のサンプリング技術よりも優れた性能を示した。

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