グリッチ トークンとは、大規模な言語モデルにおいて、モデルのスムーズな実行に役立つはずのトークンが異常な出力を引き起こすことを意味します。華中科学技術大学、南洋理工大学、その他の大学で構成される研究チームは最近、ある研究結果を発表した。 「大規模言語モデルにおけるグリッチ トークン」これは、大規模なモデルにいくつかの欠陥のあるトークンがあり、これらのトークンがモデルの出力結果にエラーや不一致を引き起こすことを示しています。研究チームの欠陥のあるトークンの検出方法は、大規模モデルにおけるトークナイザー関連のエラーを削減するための有意義な洞察を提供します。研究の中で、彼らは、誤った単語が埋め込み空間でクラスタリング効果を持っていることを発見し、これが彼らに、誤った単語を識別するためにクラスタリング アルゴリズムを使用することを思い起こさせました。
グリッチ トークンの生成は、次の理由によって発生する可能性があります。
- データの問題: トレーニング データ内のエラー、ノイズ、不一致により、モデルが誤った情報を学習する可能性があります。
- モデルアーキテクチャの問題: モデル アーキテクチャの欠陥または制限により、グリッチ トークンが生成される可能性があります。
- 過学習: モデルがトレーニング データに過剰適合しているため、新しいデータのパフォーマンスが低下する可能性があります。
- トレーニングプロセスの問題：例えば、不適切な学習率、トレーニングラウンド数など。
- データ増強の問題: 不適切なデータ拡張方法によりエラーが発生する可能性があります。
- ハードウェア障害またはエラー：計算中にハードウェアの問題が発生する可能性があります。
- アルゴリズムエラー: モデル実装におけるアルゴリズム エラー。
- モデルのサイズの問題: モデルのサイズが大きすぎたり小さすぎたりすると、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。
- データ流通のシフト: 実際のデータの分布はトレーニング データの分布とは異なります。
- 十分なトレーニング データが不足している：モデルの学習が不十分になる可能性があります。