論文の概要: Continuous Autoregressive Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27688v1
• Date: Fri, 31 Oct 2025 17:58:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 17:52:16.198382
• Title: Continuous Autoregressive Language Models
• Title（参考訳）: 継続的自己回帰型言語モデル
• Authors: Chenze Shao, Darren Li, Fandong Meng, Jie Zhou,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.49239051750678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The efficiency of large language models (LLMs) is fundamentally limited by their sequential, token-by-token generation process. We argue that overcoming this bottleneck requires a new design axis for LLM scaling: increasing the semantic bandwidth of each generative step. To this end, we introduce Continuous Autoregressive Language Models (CALM), a paradigm shift from discrete next-token prediction to continuous next-vector prediction. CALM uses a high-fidelity autoencoder to compress a chunk of K tokens into a single continuous vector, from which the original tokens can be reconstructed with over 99.9\% accuracy. This allows us to model language as a sequence of continuous vectors instead of discrete tokens, which reduces the number of generative steps by a factor of K. The paradigm shift necessitates a new modeling toolkit; therefore, we develop a comprehensive likelihood-free framework that enables robust training, evaluation, and controllable sampling in the continuous domain. Experiments show that CALM significantly improves the performance-compute trade-off, achieving the performance of strong discrete baselines at a significantly lower computational cost. More importantly, these findings establish next-vector prediction as a powerful and scalable pathway towards ultra-efficient language models. Code: https://github.com/shaochenze/calm. Project: https://shaochenze.github.io/blog/2025/CALM.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の効率は、その逐次的トークン・バイ・トークン生成プロセスによって根本的に制限される。 このボトルネックを克服するには、LLMスケーリングのための新しい設計軸が必要である、と我々は主張する。 この目的のために、離散的な次トーケン予測から連続的な次ベクター予測へのパラダイムシフトであるCALM(Continuous Autoregressive Language Models)を導入する。 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し、元のトークンを99.9倍の精度で再構成することができる。 これにより、離散トークンではなく連続ベクトルの列として言語をモデル化し、K因子による生成ステップの数を削減し、新しいモデリングツールキットを必要とする。 実験の結果,CALMは性能・計算トレードオフを著しく改善し,高い離散ベースラインの性能を計算コストで著しく向上させることがわかった。 さらに重要なこととして、これらの発見は超効率的な言語モデルへの強力でスケーラブルな経路として、次のベクター予測を確立している。 コード:https://github.com/shaochenze/calm。 プロジェクト: https://shaochenze.github.io/blog/2025/CALM

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