論文の概要: Spelling-out is not Straightforward: LLMs' Capability of Tokenization from Token to Characters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10641v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 12:27:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.730284
• Title: Spelling-out is not Straightforward: LLMs' Capability of Tokenization from Token to Characters
• Title（参考訳）: Spelling-out is not Straightforward: LLMs's Capability of Tokenization from Token to characters
• Authors: Tatsuya Hiraoka, Kentaro Inui,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、文字単位で文字をスペルするが、より複雑な文字レベルのタスクに苦労する。 本研究では,LLMがスペルアウト処理中に文字レベルの情報を内部的にどのように表現し,活用するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.430820735194768
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can spell out tokens character by character with high accuracy, yet they struggle with more complex character-level tasks, such as identifying compositional subcomponents within tokens. In this work, we investigate how LLMs internally represent and utilize character-level information during the spelling-out process. Our analysis reveals that, although spelling out is a simple task for humans, it is not handled in a straightforward manner by LLMs. Specifically, we show that the embedding layer does not fully encode character-level information, particularly beyond the first character. As a result, LLMs rely on intermediate and higher Transformer layers to reconstruct character-level knowledge, where we observe a distinct "breakthrough" in their spelling behavior. We validate this mechanism through three complementary analyses: probing classifiers, identification of knowledge neurons, and inspection of attention weights.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル(LLM)は、文字ごとに高い精度でトークンを綴り出すことができるが、トークン内の構成サブコンポーネントを識別するなど、より複雑な文字レベルのタスクに苦労する。 本研究では,LLMがスペルアウト処理中に文字レベルの情報を内部的にどのように表現し,活用するかを検討する。 解析の結果,スペルアウトは人間にとって単純な作業であるが,LLMでは直接的に処理されないことがわかった。 具体的には,埋め込み層が文字レベル情報を完全にエンコードしていないことを示す。 その結果、LLMは文字レベルの知識を再構築するためにトランスフォーマーの中間層と上位層に依存しており、スペルの動作において異なる「ブレークスルー」を観察する。 本機構は,分類器の探索,知識ニューロンの同定,注意重みの検査という3つの相補的解析を通じて検証する。

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