Glitch-Token beziehen sich auf die abnormale Ausgabe eines großen Sprachmodells, die eigentlich zu einem reibungslosen Betrieb des Modells hätte beitragen sollen. Ein gemeinsam von der Huazhong University of Science and Technology, der Nanyang Technological University und anderen Universitäten gebildetes Forschungsteam veröffentlichte 2024 eine Studie. „Glitch-Token in großen Sprachmodellen“Dies weist darauf hin, dass das große Modell einige fehlerhafte Wörter enthält, die zu Fehlern oder Inkonsistenzen in den Ausgabeergebnissen des Modells führen können. Die Methode des Forschungsteams zum Erkennen fehlerhafter Token liefert aussagekräftige Erkenntnisse zur Reduzierung tokenizerbezogener Fehler in großen Modellen. Bei ihrer Forschung stellten sie fest, dass fehlerhafte Wörter einen Clustering-Effekt im Einbettungsraum haben, was sie dazu inspirierte, Clustering-Algorithmen zu verwenden, um die Identifizierung fehlerhafter Wörter abzuschließen.

Die Generierung von Glitch Token kann folgende Gründe haben:

1. Datenprobleme: Fehler, Rauschen oder Inkonsistenzen in den Trainingsdaten können dazu führen, dass das Modell falsche Informationen lernt.
2. Probleme mit der Modellarchitektur：Mängel oder Einschränkungen in der Modellarchitektur können zur Generierung von Glitch-Token führen.
3. Überanpassung: Das Modell passt die Trainingsdaten übermäßig an, was bei neuen Daten zu einer schlechten Leistung führen kann.
4. Probleme beim Trainingsprozess: Zum Beispiel unangemessene Lernrate, Anzahl der Trainingsrunden usw.
5. Datenerweiterungsproblem: Ungeeignete Methoden zur Datenerweiterung können zu Fehlern führen.
6. Hardwarefehler oder -defekt: Während des Berechnungsvorgangs ist möglicherweise ein Hardwareproblem aufgetreten.
7. Algorithmusfehler: Algorithmischer Fehler bei der Modellimplementierung.
8. Probleme mit der Modellgröße: Eine zu große oder zu kleine Modellgröße kann die Leistung beeinträchtigen.
9. Schiefe der Datenverteilung: Die Verteilung der tatsächlichen Daten unterscheidet sich von der der Trainingsdaten.
10. Mangel an ausreichenden Trainingsdaten: Kann zu unzureichendem Modelllernen führen.