Fugu-MT 論文翻訳(概要): Token Space: A Category Theory Framework for AI Computations

論文の概要: Token Space: A Category Theory Framework for AI Computations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11624v1
Date: Thu, 11 Apr 2024 15:56:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-21 19:45:03.179591
Title: Token Space: A Category Theory Framework for AI Computations
Title（参考訳）: Token Space: AI計算のためのカテゴリ理論フレームワーク
Authors: Wuming Pan,
Abstract要約: 本稿では,深層学習モデルの解釈可能性と有効性を高めるために設計された,新しい数学的構造であるToken Spaceフレームワークを紹介する。 Tokenレベルで分類構造を確立することにより、AI計算を理解可能な新しいレンズを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper introduces the Token Space framework, a novel mathematical construct designed to enhance the interpretability and effectiveness of deep learning models through the application of category theory. By establishing a categorical structure at the Token level, we provide a new lens through which AI computations can be understood, emphasizing the relationships between tokens, such as grouping, order, and parameter types. We explore the foundational methodologies of the Token Space, detailing its construction, the role of construction operators and initial categories, and its application in analyzing deep learning models, specifically focusing on attention mechanisms and Transformer architectures. The integration of category theory into AI research offers a unified framework to describe and analyze computational structures, enabling new research paths and development possibilities. Our investigation reveals that the Token Space framework not only facilitates a deeper theoretical understanding of deep learning models but also opens avenues for the design of more efficient, interpretable, and innovative models, illustrating the significant role of category theory in advancing computational models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,カテゴリ理論の適用による深層学習モデルの解釈性と有効性の向上を目的とした,新しい数学的構造であるToken Spaceフレームワークを紹介する。 Tokenレベルで分類構造を確立することにより、AI計算を理解可能な新しいレンズを提供し、グループ化、順序付け、パラメータタイプといったトークン間の関係を強調する。本研究では,東剣空間の基盤的方法論を探求し,その構築,建設作業者の役割,初期カテゴリについて詳述するとともに,特に注意機構やトランスフォーマーアーキテクチャに着目した深層学習モデル解析への応用について考察する。 AI研究へのカテゴリ理論の統合は、計算構造を記述および分析するための統一されたフレームワークを提供し、新しい研究パスと開発可能性を可能にする。本研究は,Token Spaceフレームワークが深層学習モデルの深い理論的理解を促進するだけでなく,より効率的で解釈可能な,革新的なモデルの設計への道を開いたことを明らかにする。

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