Word Embeddings Revisited: Investigating LLMs vs. Classical Models

Core Concepts

LLMs tend to cluster semantically related words more tightly than classical models, showing higher accuracy on analogy tasks.

Abstract

最近の大規模言語モデル（LLMs）は、多くの新しい単語/文章/文書埋め込みモデルを提供しています。しかし、LLMsが単なるスケールの問題か、それともSentence-BERT（SBERT）やUniversal Sentence Encoder（USE）などの古典的なエンコーディングモデルと根本的に異なる埋め込みを生成するかは不明です。この論文では、LLMベースの単語埋め込みと古典的な単語埋め込み技術を比較し、結果はLLMsが意味的に関連する単語をより密集させることを示しています。また、Bigger Analogy Test Set（BATS）での平均精度も高いことが示されています。

Stats

LLMベースの埋め込み、特にADAおよびLLaMAは、ランダムな単語ペアの期待されるコサイン類似性がPaLMおよびすべての古典的な埋め込みよりも高い。
ADAおよびPaLMはセマンティック類似性をキャプチャする際に古典的なモデルよりも優れている。
PaLMおよびADAは単語アナロジータスクで非常に優れたパフォーマンスを発揮し、SBERTはリソース制約下で効率的な代替手段である可能性がある。

Quotes

LLM-based embeddings, particularly ADA and LLaMA, yield higher expected cosine similarity for a random pair of words than the same for PaLM and all classical embeddings.
Among LLMs, ADA and PALM perform significantly better than classical models on word analogy tasks, while SBERT (a classic model) is often ranked as third.
Two of the LLMs, PaLM and ADA, tended to agree with each other, but they also surprisingly meaningfully agreed with SBERT.

Key Insights Distilled From

Word Embeddings Revisited

by Matthew Free... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.11094.pdf

Deeper Inquiries

新しい言語モデルが導入され続けている中で、古典的なエンコーディングモデルとの比較から得られた知見は今後どう活用される可能性があるか？

この研究によって明らかになった古典的なエンコーディングモデルとLLMs（Large Language Models）の比較から得られた知見は、将来の言語処理や自然言語処理分野において重要な示唆を提供しています。まず、LLMsが意味的関連性の高い単語をより密集してクラスタリングする傾向があることから、これらの特性を活用して単語間の関係性や文脈をより正確に捉える新しい言語モデルの開発が期待されます。さらに、LLMsは従来のエンコーディングモデルよりもBigger Analogy Test Set（BATS）で高い平均精度を達成することが示されており、これは将来的なNLPタスクへの応用可能性を示唆しています。
また、古典的なエンコーディングモデルと比較した際にSBERT（Sentence-BERT）やUSE（Universal Sentence Encoder）なども一定程度効果的であることが明らかになっています。したがって、将来的な研究ではリソース制約下で効率的に機能する代替手段としてこれら古典的モデルを採用することも考慮すべきです。この知見は新しい言語モデル設計や既存技術改善時に役立ち、「大規模さ」だけでなく「意味解釈能力」や「リソース効率」という側面も重視すべきだと示唆します。

古典的なエンコーディングモデルについてどんな利点や特徴が考えられるか？

古典的エンコーディングモデル（例：SBERT, USE, LASER）はLLMsよりもパラメータ数・計算量等で軽量でありつつも有益な特徴を持っています。まず第一に挙げられる利点はリソース消費量が少なく速度面でも優位性を持つことです。これは組み込みシステムやリアルタイム応用向けでは非常に重要です。
また、実験結果からわかる通り一部分野ではLLMs以上のパフォーマンスを発揮する場合もあります。例えばWord Analogy Task AnalysisではSBERTがしばしば上位ランクインしました。そのため、「ショートカット」として使用する場合や小規模プロジェクト向けでも十分実用化可能です。
更に古典派アプローチでは直感レベルで理解し易く解釈可能性・透過性等良好です。「黒箱」問題回避策案件でも有望視されます。

文章埋め込み技術や言語モデリング分野以外で、異種領域からこの研究結果を活用する方法は何か？

この研究結果から得られた深層学習技術及び単語埋め込み技術等情報科学領域内部門以外でも幅広く応用可能です。

医学: 医学文書/レポート自動生成
法務: 法令文書整形支援
メーカー業界: 製品マニュアル作成支援
教育: 学生レポート評価補佐
他多岐測試存在します。「文章内容把握」「文章推敲」「文章生成」「ドキュメント管理」等各フェーズ全般対象可想定範囲広大極めざまし質素普及予想可也。