Telmogelijkheid van grote taalmodellen en impact van tokenisatie

Counting Ability of Large Language Models and Impact of Tokenization

October 25, 2024
Auteurs: Xiang Zhang, Juntai Cao, Chenyu You
cs.AI

Samenvatting

Transformers, de ruggengraat van moderne grote taalmodellen (LLM's), worden geconfronteerd met inherente architectonische beperkingen die hun redeneervermogen belemmeren. In tegenstelling tot recurrente netwerken missen Transformers terugkerende verbindingen, waardoor ze beperkt zijn tot berekeningen met constante diepte. Deze beperking plaatst ze in de complexiteitsklasse TC^0, waardoor ze theoretisch niet in staat zijn taken op te lossen die steeds diepere redenering vereisen naarmate de invoerlengte groter wordt. Tellen, een fundamenteel onderdeel van veel redeneertaken, vereist ook dat de redeneerdiepte lineair toeneemt om inductief te worden uitgevoerd. Hoewel eerdere studies de bovengrens van het telvermogen in op expertmodellen gebaseerde Transformers hebben vastgesteld (d.w.z. modellen die specifiek zijn getraind voor tel-taken), strekken deze bevindingen zich niet direct uit tot algemene LLM's vanwege verschillen in redeneermechanismen. Recente onderzoeken hebben benadrukt hoe Chain of Thought (CoT) redeneren kan helpen om enkele van de architectonische beperkingen van Transformers bij tel-taken te verlichten. Er is echter weinig aandacht besteed aan de rol van tokenisatie in deze modellen. In tegenstelling tot expertmodellen die vaak karakterniveau-tokenisatie gebruiken, vertrouwen LLM's doorgaans op byte-niveau (BPE) tokenizers, wat fundamenteel de manier verandert waarop redenering wordt verwerkt. Ons onderzoek onderzoekt de impact van tokenisatie op het telvermogen van LLM's, waarbij aanzienlijke prestatievariaties worden blootgelegd op basis van verschillen in invoertokenisatie. We bieden zowel theoretische als experimentele analyses, waarbij inzichten worden geboden in hoe keuzes in tokenisatie modellen theoretische berekenbaarheid kunnen ondermijnen, waardoor het ontwerpen van nieuwe tokenisatiemethoden wordt gestimuleerd om redenering in LLM's te verbeteren.
English
Transformers, the backbone of modern large language models (LLMs), face inherent architectural limitations that impede their reasoning capabilities. Unlike recurrent networks, Transformers lack recurrent connections, confining them to constant-depth computation. This restriction places them in the complexity class TC^0, making them theoretically incapable of solving tasks that demand increasingly deep reasoning as input length grows. Counting, a fundamental component of many reasoning tasks, also requires reasoning depth to grow linearly to be performed inductively. While previous studies have established the upper limits of counting ability in Transformer-based expert models (i.e., models specifically trained for counting tasks), these findings do not directly extend to general-purpose LLMs due to differences in reasoning mechanisms. Recent work has highlighted how Chain of Thought (CoT) reasoning can help alleviate some of the architectural limitations of Transformers in counting tasks. However, little attention has been paid to the role of tokenization in these models. Unlike expert models that often use character-level tokenization, LLMs typically rely on byte-level (BPE) tokenizers, which fundamentally alters the way reasoning is processed. Our work investigates the impact of tokenization on the counting abilities of LLMs, uncovering substantial performance variations based on input tokenization differences. We provide both theoretical and experimental analyses, offering insights into how tokenization choices can undermine models' theoretical computability, thereby inspiring the design of new tokenization methods to enhance reasoning in LLMs.

Summary

AI-Generated Summary

Paper Overzicht

Dit onderzoek richt zich op het verbeteren van de redeneervaardigheden van grote taalmodellen (LLM's) bij tellentaken door het introduceren van Chain of Thought (CoT) redeneren en het onderzoeken van de impact van tokenisatie op telvaardigheden. Het onderzoek benadrukt de cruciale rol van tokenisatie in het redeneerproces van LLM's en suggereert optimalisatiemogelijkheden voor verbeterde prestaties.

Kernbijdrage

  • Introduceert Chain of Thought (CoT) redeneren om redeneerbeperkingen van Transformers in tellentaken te verlichten.
  • Onderzoekt de invloed van tokenisatie op telvaardigheden van LLM's en introduceert Token Awareness als concept.
  • Benadrukt de noodzaak van optimalisatie van tokenisatiemethoden voor verbeterde redeneervaardigheden van LLM's.

Onderzoekscontext

Het onderzoek positioneert zich binnen het domein van natuurlijke taalverwerking en machine learning, gericht op het verbeteren van redeneervaardigheden van LLM's bij tellentaken door middel van innovatieve redeneerstrategieën en tokenisatie-analyse.

Trefwoorden

Transformers, Chain of Thought (CoT), tokenisatie, redeneervaardigheden, taalmodellen, tellentaken

Achtergrond

Dit onderzoek is ontstaan uit de beperkingen van Transformers in redeneertaken en de noodzaak om redeneervaardigheden van LLM's te verbeteren, met specifieke focus op tellentaken en de invloed van tokenisatie op deze taken.

Onderzoekskloof

  • Beperkingen van Transformers in redeneertaken door gebrek aan recurrente verbindingen.
  • Noodzaak om redeneervaardigheden van LLM's te verbeteren voor effectieve tellentaken.

Technische Uitdagingen

  • Vereiste redeneerdiepte voor inductief tellen.
  • Impact van tokenisatie op telvaardigheden van LLM's.

Eerdere Benaderingen

  • Gebruik van CoT redeneren om architecturale beperkingen van Transformers te verlichten.
  • Onderzoek naar tokenisatiekeuzes en hun invloed op tellingsvaardigheid van LLM's.

Methodologie

Het onderzoeksmethodologie omvat een theoretische basis, technische architectuur, implementatiedetails en innovatiepunten gericht op het verbeteren van telvaardigheden van LLM's door middel van CoT redeneren en tokenisatie-analyse.

Theoretische Basis

  • Gebruik van CoT redeneren om redeneerbeperkingen van Transformers te overwinnen.
  • Onderzoek naar theoretische impact van tokenisatie op telvaardigheden van neurale modellen.

Technische Architectuur

  • Implementatie van CoT redeneren voor verbeterde telvaardigheden.
  • Analyse van tokenisatiestrategieën en hun effect op redeneervaardigheden.

Implementatiedetails

  • Experimenten met GPT-4o mini API en Claude-3.5-sonnet API voor tokenisatie- en telvaardigheidsanalyse.
  • Vergelijking van per-item tokenisatie en gegroepeerde tokenisatie voor betere resultaten.

Innovatiepunten

  • Verbeterde telvaardigheden van LLM's door CoT redeneren.
  • Onderzoek naar token awareness en optimalisatie van tokenisatiemethoden.

Experimentele Validatie

Het experimentele validatieproces omvat opstellingen, metingen, resultaten en vergelijkende analyses gericht op het evalueren van de impact van CoT redeneren en tokenisatie op telvaardigheden van LLM's.

Opstelling

  • Experimenten met GPT-4o mini API en Claude-3.5-sonnet API voor analyse van tokenisatie en telvaardigheden.
  • Gebruik van verschillende tokenisatiestrategieën voor vergelijkende analyses.

Metingen

  • Evaluatie van telvaardigheden van LLM's met en zonder CoT redeneren.
  • Analyse van foutverschuivingen en gevoeligheden van tokens in telopdrachten.

Resultaten

  • Gemiddelde prestatieverbetering van 20% door CoT redeneren.
  • Invloed van tokenisatie op telvaardigheden van LLM's.
  • Vergelijking van zeldzame en frequente tokens in telopdrachten.

Vergelijkende Analyse

  • Vergelijking van per-item en gegroepeerde tokenisatie voor telvaardigheden.
  • Onderscheid in gevoeligheid van verschillende tokens in telopdrachten.

Impact en Implicaties

De impact en implicaties van het onderzoek benadrukken de belangrijke rol van tokenisatie in de redeneervaardigheden van LLM's, met concrete bevindingen, beperkingen en toekomstige onderzoeksrichtingen.

Belangrijkste Bevindingen

  • CoT redeneren verbetert telvaardigheden van LLM's met 20%.
  • Tokenisatie heeft aanzienlijke invloed op telvaardigheden, met per-item tokenisatie als effectievere strategie.
  • Zeldzame tokens presteren beter dan frequente tokens in telopdrachten.

Beperkingen

  • Significante fouten blijven optreden bij tellen met BPE-tokenisatie.
  • Noodzaak voor verdere optimalisatie van tokenisatiemethoden.

Toekomstige Richtingen

  • Optimalisatie van tokenisatiemethoden voor verbeterde redeneervaardigheden van LLM's.
  • Onderzoek naar token awareness en tokenisatie-effecten op andere LLM's.

Praktische Betekenis

  • Mogelijkheid om telvaardigheden van LLM's te verbeteren met geoptimaliseerde tokenisatiestrategieën.
  • Toepassingen in natuurlijke taalverwerking en machine learning voor verbeterde redeneerprestaties.

Impact en Implicaties

Het onderzoek richt zich op het verbeteren van de redeneervaardigheden van grote taalmodellen (LLM's) bij tellentaken door het introduceren van Chain of Thought (CoT) redeneren en het onderzoeken van de impact van tokenisatie op telvaardigheden. Het onderzoek benadrukt de cruciale rol van tokenisatie in het redeneerproces van LLM's en suggereert optimalisatiemogelijkheden voor verbeterde prestaties.

Uitgelichte Papers

DeepSeek-R1: Het stimuleren van redeneervermogen in LLM's via Reinforcement Learning
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

DeepSeek-AI, Daya Guo, Dejian Yang, Haowei Zhang, Junxiao Song, Ruoyu Zhang, Runxin Xu, Qihao Zhu, Shirong Ma, Peiyi Wang, Xiao Bi, Xiaokang Zhang, Xingkai Yu, Yu Wu, Z. F. Wu, Zhibin Gou, Zhihong Shao, Zhuoshu Li, Ziyi Gao, Aixin Liu, Bing Xue, Bingxuan Wang, Bochao Wu, Bei Feng, Chengda Lu, Chenggang Zhao, Chengqi Deng, Chenyu Zhang, Chong Ruan, Damai Dai, Deli Chen, Dongjie Ji, Erhang Li, Fangyun Lin, Fucong Dai, Fuli Luo, Guangbo Hao, Guanting Chen, Guowei Li, H. Zhang, Han Bao, Hanwei Xu, Haocheng Wang, Honghui Ding, Huajian Xin, Huazuo Gao, Hui Qu, Hui Li, Jianzhong Guo, Jiashi Li, Jiawei Wang, Jingchang Chen, Jingyang Yuan, Junjie Qiu, Junlong Li, J. L. Cai, Jiaqi Ni, Jian Liang, Jin Chen, Kai Dong, Kai Hu, Kaige Gao, Kang Guan, Kexin Huang, Kuai Yu, Lean Wang, Lecong Zhang, Liang Zhao, Litong Wang, Liyue Zhang, Lei Xu, Leyi Xia, Mingchuan Zhang, Minghua Zhang, Minghui Tang, Meng Li, Miaojun Wang, Mingming Li, Ning Tian, Panpan Huang, Peng Zhang, Qiancheng Wang, Qinyu Chen, Qiushi Du, Ruiqi Ge, Ruisong Zhang, Ruizhe Pan, Runji Wang, R. J. Chen, R. L. Jin, Ruyi Chen, Shanghao Lu, Shangyan Zhou, Shanhuang Chen, Shengfeng Ye, Shiyu Wang, Shuiping Yu, Shunfeng Zhou, Shuting Pan, S. S. Li, Shuang Zhou, Shaoqing Wu, Shengfeng Ye, Tao Yun, Tian Pei, Tianyu Sun, T. Wang, Wangding Zeng, Wanjia Zhao, Wen Liu, Wenfeng Liang, Wenjun Gao, Wenqin Yu, Wentao Zhang, W. L. Xiao, Wei An, Xiaodong Liu, Xiaohan Wang, Xiaokang Chen, Xiaotao Nie, Xin Cheng, Xin Liu, Xin Xie, Xingchao Liu, Xinyu Yang, Xinyuan Li, Xuecheng Su, Xuheng Lin, X. Q. Li, Xiangyue Jin, Xiaojin Shen, Xiaosha Chen, Xiaowen Sun, Xiaoxiang Wang, Xinnan Song, Xinyi Zhou, Xianzu Wang, Xinxia Shan, Y. K. Li, Y. Q. Wang, Y. X. Wei, Yang Zhang, Yanhong Xu, Yao Li, Yao Zhao, Yaofeng Sun, Yaohui Wang, Yi Yu, Yichao Zhang, Yifan Shi, Yiliang Xiong, Ying He, Yishi Piao, Yisong Wang, Yixuan Tan, Yiyang Ma, Yiyuan Liu, Yongqiang Guo, Yuan Ou, Yuduan Wang, Yue Gong, Yuheng Zou, Yujia He, Yunfan Xiong, Yuxiang Luo, Yuxiang You, Yuxuan Liu, Yuyang Zhou, Y. X. Zhu, Yanhong Xu, Yanping Huang, Yaohui Li, Yi Zheng, Yuchen Zhu, Yunxian Ma, Ying Tang, Yukun Zha, Yuting Yan, Z. Z. Ren, Zehui Ren, Zhangli Sha, Zhe Fu, Zhean Xu, Zhenda Xie, Zhengyan Zhang, Zhewen Hao, Zhicheng Ma, Zhigang Yan, Zhiyu Wu, Zihui Gu, Zijia Zhu, Zijun Liu, Zilin Li, Ziwei Xie, Ziyang Song, Zizheng Pan, Zhen Huang, Zhipeng Xu, Zhongyu Zhang, Zhen ZhangJan 22, 20253685

Technisch Rapport Qwen2.5
Qwen2.5 Technical Report

Qwen, An Yang, Baosong Yang, Beichen Zhang, Binyuan Hui, Bo Zheng, Bowen Yu, Chengyuan Li, Dayiheng Liu, Fei Huang, Haoran Wei, Huan Lin, Jian Yang, Jianhong Tu, Jianwei Zhang, Jianxin Yang, Jiaxi Yang, Jingren Zhou, Junyang Lin, Kai Dang, Keming Lu, Keqin Bao, Kexin Yang, Le Yu, Mei Li, Mingfeng Xue, Pei Zhang, Qin Zhu, Rui Men, Runji Lin, Tianhao Li, Tingyu Xia, Xingzhang Ren, Xuancheng Ren, Yang Fan, Yang Su, Yichang Zhang, Yu Wan, Yuqiong Liu, Zeyu Cui, Zhenru Zhang, Zihan QiuDec 19, 202436311

MiniMax-01: Schalen van Foundation Modellen met Bliksem Aandacht
MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention

MiniMax, Aonian Li, Bangwei Gong, Bo Yang, Boji Shan, Chang Liu, Cheng Zhu, Chunhao Zhang, Congchao Guo, Da Chen, Dong Li, Enwei Jiao, Gengxin Li, Guojun Zhang, Haohai Sun, Houze Dong, Jiadai Zhu, Jiaqi Zhuang, Jiayuan Song, Jin Zhu, Jingtao Han, Jingyang Li, Junbin Xie, Junhao Xu, Junjie Yan, Kaishun Zhang, Kecheng Xiao, Kexi Kang, Le Han, Leyang Wang, Lianfei Yu, Liheng Feng, Lin Zheng, Linbo Chai, Long Xing, Meizhi Ju, Mingyuan Chi, Mozhi Zhang, Peikai Huang, Pengcheng Niu, Pengfei Li, Pengyu Zhao, Qi Yang, Qidi Xu, Qiexiang Wang, Qin Wang, Qiuhui Li, Ruitao Leng, Shengmin Shi, Shuqi Yu, Sichen Li, Songquan Zhu, Tao Huang, Tianrun Liang, Weigao Sun, Weixuan Sun, Weiyu Cheng, Wenkai Li, Xiangjun Song, Xiao Su, Xiaodong Han, Xinjie Zhang, Xinzhu Hou, Xu Min, Xun Zou, Xuyang Shen, Yan Gong, Yingjie Zhu, Yipeng Zhou, Yiran Zhong, Yongyi Hu, Yuanxiang Fan, Yue Yu, Yufeng Yang, Yuhao Li, Yunan Huang, Yunji Li, Yunpeng Huang, Yunzhi Xu, Yuxin Mao, Zehan Li, Zekang Li, Zewei Tao, Zewen Ying, Zhaoyang Cong, Zhen Qin, Zhenhua Fan, Zhihang Yu, Zhuo Jiang, Zijia WuJan 14, 20252826

PDF112November 16, 2024