बड़े भाषा मॉडल के लिए कुशल निर्देशित पीढ़ी: चर्चा, संदर्भ और आभार

लिंक की तालिका

• सार और परिचय
• एलएलएम नमूनाकरण और निर्देशित पीढ़ी
• पुनरावृत्तीय एफएसएम प्रसंस्करण और अनुक्रमण
• पुनरावृत्तीय पार्सिंग के लिए विस्तार
• चर्चा, संदर्भ और आभार

5. चर्चा

इस पेपर में प्रस्तुत शब्दावली अनुक्रमण निर्देशित पीढ़ी में एक निषेधात्मक रन-टाइम स्केलिंग बाधा को हटाता है। स्वाभाविक रूप से, यह प्रसंस्करण और मेमोरी के बीच एक समझौता करता है, लेकिन हमारा मानना है कि मेमोरी लागत औसतन अपेक्षाकृत कम है और - जब नहीं - पारंपरिक तरीकों से कम किया जा सकता है।

पायथन व्याकरण के थोड़े संवर्धित संस्करण का उपयोग करके हमारे परीक्षणों में, हम पाते हैं कि सरलता से निर्मित सूचकांक (यानी अप्रयुक्त और अनावश्यक पार्सर और FSM स्थिति कॉन्फ़िगरेशन वाले) अभी भी केवल 50 एमबी के आसपास हैं। इसके अलावा, इन सूचकांकों का निर्माण बिना कम किए गए DFA के साथ किया गया था, जिसका अर्थ है कि कई अनावश्यक स्थितियाँ हैं जो अनावश्यक रूप से सूचकांकों के आकार को बढ़ा रही हैं। इसी तरह, यदि स्टेट मशीनों का सटीक प्रतिनिधित्व कभी कोई समस्या है, तो यह संभव है कि कम मेमोरी आवश्यकताओं वाले अन्य स्टेट मशीन फॉर्मूलेशन पर्याप्त हो सकते हैं (जैसे NFA)।

इस कार्य के निहितार्थ तंत्रिका पाठ निर्माण तक सीमित नहीं हैं। उदाहरण के लिए, संरचित आउटपुट की आवश्यकता होने पर LLM के प्रशिक्षण या फ़ाइन-ट्यूनिंग में सहायता के लिए यहाँ वर्णित अनुक्रमण दृष्टिकोण का उपयोग किया जा सकता है। हम यह भी अनुमान लगा सकते हैं कि प्रशिक्षण के दौरान सहायक निर्माण से मॉडल को वाक्यविन्यास संबंधी विवरण सीखने की आवश्यकता कम हो सकती है।

इसके अलावा, यह विधि मौजूदा मॉडलों का मूल्यांकन करने का एक वैकल्पिक तरीका प्रदान करती है। उदाहरण के लिए, कोई हमारी विधि द्वारा उत्पन्न मास्क्ड लॉगिट और मॉडल द्वारा उत्पन्न रॉ लॉगिट के बीच विसंगति को मापने का प्रयास कर सकता है। जो बदले में मॉडल के प्रशिक्षण उद्देश्य को सूचित कर सकता है।

इस दृष्टिकोण द्वारा गणना किए गए मास्क को भाषा मॉडल में ही "उठाना" भी संभव हो सकता है। मूल रूप से, मास्क अप्रत्यक्ष रूप से यह निर्धारित करते हैं कि किन संगणनाओं को निष्पादित करने की आवश्यकता नहीं है। हमारा वर्तमान सूत्रीकरण केवल सबसे निचले स्तर पर मास्क लागू करता है, लेकिन, मॉडल की वास्तुकला में मास्क को और ऊपर उठाकर, हम अनावश्यक रूप से उन पर संचालन करने से पहले मॉडल मापदंडों के किन स्लाइस की आवश्यकता है, इसे मॉड्यूलेट करने में सक्षम हो सकते हैं। इससे कम्प्यूटेशनल लागत को और कम करने की क्षमता है।

संदर्भ

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स्वीकृतियाँ

हम डैन गेर्लांक और डैन सिम्पसन को उनके समर्थन और रचनात्मक प्रतिक्रिया के लिए धन्यवाद देना चाहते हैं।