論文の概要: Language Models Without a Trainable Input Embedding Table: Learning from Fixed Minimal Binary Token Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09751v1
• Date: Sun, 10 May 2026 21:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.404346
• Title: Language Models Without a Trainable Input Embedding Table: Learning from Fixed Minimal Binary Token Codes
• Title（参考訳）: トレーニング可能な入力埋め込みテーブルを持たない言語モデル:固定化された最小バイナリトークンコードから学ぶ
• Abstract要約: 通常のトレーニング可能な$Vtimes d_textmodel$ input Embedding matrixを最小限のバイナリトークンコードに置き換える。 また,トークンIDをオンザフライで生成する完全テーブルフリーの変種も評価した。 約17Bトークンでトレーニングされた32層デコーダのみのモデルにマッチする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Trainable input embedding tables are a standard component of modern language models. We ask whether they are actually necessary at the input interface. For a vocabulary of size $V$, exact token identity requires only $K=\lceil \log_2 V\rceil$ bits. We replace the usual trainable $V\times d_{\text{model}}$ input embedding matrix with fixed minimal binary token codes and a zero-parameter lift to model width. In our main setting, $V=65{,}536$, so $K=16$, and tokens are represented by fixed 16-dimensional binary codes tiled to $d_{\text{model}}=1024$. We also evaluate a fully table-free variant in which codes are generated from token IDs on the fly and randomly recoded by an invertible affine transform over $\mathbb{F}_2^K$. Across matched 32-layer decoder-only models trained on approximately 17B tokens and evaluated over three independent training seeds, fixed minimal codes achieve comparable held-out validation perplexity to a standard learned-input baseline while removing 67.1M trainable input parameters. The fixed-code runs have a lower mean validation perplexity in our experiments, 2.36 versus 2.44, but the observed gap is within the measured seed-to-seed variation of 4.8\%; we therefore interpret the result as evidence that the trainable input table is not necessary, rather than as a statistically resolved superiority claim. The table-free affine-recoded variant remains close at 2.39 despite a slightly shorter training run. These results show that, in this regime, a trainable input embedding table is not necessary for useful language modeling. The output projection remains standard and trainable.
• Abstract（参考訳）: トレーニング可能な入力埋め込みテーブルは、現代の言語モデルの標準コンポーネントである。 入力インターフェースで実際に必要かどうかを問う。 サイズが$V$の語彙の場合、正確なトークンIDは$K=\lceil \log_2 V\rceil$ bitsしか必要としない。 通常のトレーニング可能な$V\times d_{\text{model}}$ input Embedding matrixを、固定された最小のバイナリトークンコードとモデル幅へのゼロパラメータリフトで置き換えます。 主な設定では、$V=65{,}536$, so $K=16$, and tokens are represented by fixed 16-dimensional binary codestiled to $d_{\text{model}}=1024$である。 また,トークンIDをオンザフライで生成し,$\mathbb{F}_2^K$上の非可逆アフィン変換によってランダムに復号する完全テーブルフリーな変種も評価した。 約17Bトークンでトレーニングされた32層デコーダのみのモデルと一致し、3つの独立したトレーニングシードで評価された。 固定コード実行は,実験では2.36対2.44で平均精度が低いが,観測されたギャップは4.8 %の範囲内であり,この結果が統計的に解決された優越性クレームではなく,トレーニング可能な入力テーブルが不要であることを示す証拠として解釈される。 テーブルフリーのアフィン・リコード型は、わずかに訓練が短いにもかかわらず2.39に近づいたままである。 これらの結果から,このシステムでは,有用な言語モデリングにはトレーニング可能な入力埋め込みテーブルは必要ないことが示唆された。 出力プロジェクションは標準であり、トレーニング可能である。

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