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From Language Models over Tokens to Language Models over Characters

Created by
  • Haebom

저자

Tim Vieira, Ben LeBrun, Mario Giulianelli, Juan Luis Gastaldi, Brian DuSell, John Terilla, Timothy J. O'Donnell, Ryan Cotterell

개요

본 논문은 토큰 기반 언어 모델을 문자 기반 언어 모델로 변환하는 알고리즘을 제시합니다. 토큰 기반 모델은 프롬프트의 공백 여부 등에 민감하게 반응하는 등의 문제점을 가지고 있는데, 이를 해결하기 위해 정확한 알고리즘과 근사 알고리즘을 제시하고, 실험을 통해 그 실행 속도와 근사 정확도를 벤치마킹합니다. 실험 결과, 제한된 계산 자원 하에서도 빠른 속도로 문자 수준 분포를 정확하게 근사할 수 있으며, 언어 모델의 압축률을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
토큰 기반 언어 모델의 한계점을 해결하여 사용 편의성을 향상시킬 수 있습니다.
◦
문자 기반 모델 변환을 통해 언어 모델의 압축률을 개선할 수 있습니다.
◦
제시된 알고리즘은 다양한 언어 모델에 적용 가능하며 실용적인 성능을 제공합니다.
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한계점:
◦
제시된 근사 알고리즘의 정확도는 계산 자원에 의존적일 수 있습니다.
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다양한 언어 모델과 응용 프로그램에 대한 광범위한 실험이 추가적으로 필요합니다.
◦
알고리즘의 복잡도 및 메모리 사용량에 대한 자세한 분석이 부족합니다.
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