雖然大型語言模型（LLM）在文字分析和生成任務上的表現非常強大，但在面對包含數字的問題時，例如多位數乘法，由於模型內部缺乏統一且完善的數字分詞機制，會導致LLM無法理解數字的語意，進而胡編亂造答案。
目前LLM還沒有廣泛應用於科學領域資料分析的一大阻礙就是數位編碼問題。
最近，熨斗研究所（Flatiron Institute）、勞倫斯伯克利國家實驗室、劍橋大學、紐約大學、普林斯頓大學等九個研究機構聯合發布了一個全新的數位編碼方案xVal，只需一個token即可對所有數字進行編碼。
論文連結：https://arxiv.org/pdf/2310.02989.pdf
xVal透過將專用token（[NUM]）的嵌入向量按數值縮放來表示目標真實值，再結合修改後的數字推理方法，xVal策略成功使模型在輸入字串數字到輸出數字之間映射時端到端連續，更適合科學領域的應用。
在合成和真實世界資料集上的評估結果顯示，xVal比現有的數位編碼方案不僅表現更好，而且更節省token，還表現出更好的插值泛化特性。
標準的LLM分詞方案並沒有對數字和文字進行區分，也就無法對數值進行量化。
之前有工作依照科學計數法的形式，以10為基底，將所有數字映射到有限的原型數字（prototype numerals）集合中，或是計算數字embedding之間的餘弦距離來反映數字本身的數值差異，已成功用於解決線性代數問題，諸如矩陣乘法等。
不過對於科學領域中的連續或平滑問題，語言模型仍然無法很好地處理插值和分佈外泛化問題，因為將數字編碼為文本後，LLM在編碼和解碼階段本質上仍然是離散的，很難學習近似連續函數。
xVal的思路是對數值大小進行乘法（multiplicatively）編碼，並在嵌入空間中將其定向到可學習的方向，極大地改變了Transformer架構中處理和解釋數字的方式。
xVal使用單一token進行數位編碼，具有token效率的優勢以及最小的字典足跡（vocabulary footprint）。
結合修改後的數字推理範式，Transformer模型值在輸入數字和輸出字串的數字之間的映射時是連續的（平滑），當近似的函數是連續或平滑時，可以帶來更好的歸納偏差（inductive bias）。
xVal並沒有對不同的數字使用不同的token，而是直接沿著嵌入空間中特定可學習方向嵌入數值。
假設輸入字串中同時包含數字和文本，系統首先會對輸入進行解析，提取所有的數值，然後建構出一個新的字串，其中數字被替換為[NUM]佔位符，再將[NUM]的嵌入向量與其對應的數值相乘。
整個編碼過程可以用於遮罩語言建模（MLM）和自回歸（AR）產生。
基於層歸一化的隱式歸一化（Implicit normalization via layer-norm）
在具體實現中，第一個Transformer區塊中的xVal的乘法嵌入（multiplicative embedding）之後需要加上位置編碼向量，以及層歸一化（layer-norm），基於輸入樣本對每個token的嵌入進行歸一化。
當位置嵌入與[NUM]標記的嵌入不共線（collinear）時，標量值可以透過非線性重縮放函數（non-linear rescaling）進行傳遞。
假設u為[NUM]的嵌入，p為位置嵌入，x是被編碼的標量值，為了簡化計算可以假定u · p=0，其中∥u∥ =∥p∥ = 1，可以得到
即x的值被編碼為與u同方向，並且該屬性在訓練後仍然可以保持。
這種歸一化特性意味著xVal的動態範圍比其他基於文本的編碼方案的動態範圍更小，在實驗中設定為[-5, 5]作為訓練前的預處理步驟。
xVal定義了在輸入數值中連續的嵌入，但如果使用多分類任務作為輸出和訓練演算法時，考慮到從輸入數值到輸出數值之間的映射，則模型作為一個整體不是端到端連續的，需要在輸出層單獨對數字進行處理。
根據Transformer語言模型中的標準實踐，研究人員定義了一個token head，輸出詞彙表token的機率分佈。
因為xVal使用[NUM]對數字進行替換，所以head不攜帶任何關於數值的信息，所以需要引入了一個具有標量輸出的新number head，通過均方誤差（MSE）損失進行訓練，以恢復與[NUM]相關聯的具體數值。
給定輸入後，首先觀察token head的輸出，如果產生的token為[NUM]，則查看number head來填入該token的值。
在實驗中，由於Transformer模型在推斷數值時是端對端連續的，所以當插值到未見過的數值時表現得更好。
比較其他數字編碼方法
研究人員將XVAL的效能與其他四種數字編碼進行了比較，這些方法都需要先將數字處理為±ddd E±d的形式，然後再根據格式調用單個或多個token來確定編碼。
不同方法對於編碼每個數字所需的token數量、詞彙表數量有很大不同，但總體來看，xVal的編碼效率是最高的，詞彙表尺寸也最小。
研究人員也在三個資料集上對xVal進行評估，包括合成的算術運算資料、全球溫度資料和行星軌道模擬資料。
學習算術
#即使對於最大的LLM來說，「多位數乘法」仍然是一個極具挑戰的任務，例如GPT-4在三位數乘法問題上僅能達到59%的zero-shot準確率，在四位數和五位數乘法問題上的準確率甚至只有4%和0%
從對比實驗來看，其他數字編碼通常也能很好地解決多位數乘法問題，不過xVal的預測結果相比P10和FP15來說較穩定，不會產生異常預測值。
為了提升任務難度，研究人員使用隨機二元樹，使用加法、減法和乘法的二元運算子組合固定數量的運算元（2、3或4）建構出了一個資料集，其中每個樣本都是一個算術表達式，例如((1.32 * 32.1) (1.42-8.20)) = 35.592
#然後根據每個數字編碼方案的處理要求對樣本進行處理，任務目標是計算等式左側的表達式，即等式右側為掩碼。
從結果來看，xVal在這個任務上表現得非常好，不過單靠算術實驗不足以完全評估語言模型的數學能力，因為算術運算中的樣本通常是短序列，底層資料流形是低維的，這些問題並沒有突破LLMs在計算上的瓶頸，而現實世界的應用更複雜。
溫度預測
#研究人員使用ERA5全球氣候資料集的子集用作評估，簡單起見，實驗中只關注地表溫度資料（ERA5中的T2m），然後對樣本進行劃分，其中每個樣本包括2-4天的地表溫度資料（一化後具有單位變異數）以及來自60 -90個隨機選擇的報告站的緯度和經度。
對座標的緯度的正弦和經度的正弦和餘弦編碼，從而保持資料的周期性，然後使用相同的操作對24小時和365天週期中位置進行編碼。
座標（coords）、起點（start）和資料（data）對應於報告站座標、第一個樣本的時間和標準化溫度數據，然後使用MLM方法來訓練語言模型。
從結果來看，xVal的效能最好，同時計算所需時間也顯著降低。
這項任務也說明了基於文字編碼方案的缺點，模型可以利用資料中的虛假相關性，即P10、P1000和B1999具有預測歸一化溫度±0.1的趨勢，主要原因是該數字在資料集中出現的頻率最高。
對於P1000和P10方案來說，二者的編碼輸出平均分別約為8000和5000個token（相較之下，FP15和xVal平均約1800個token），模型的不良表現可能是由於長距離建模的問題。
以上是1個token終結LLM數位程式設計難題！九大機構聯合發布xVal：訓練集沒有的數字也能預測！的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
