論文の概要: Neural Contextual Reinforcement Framework for Logical Structure Language Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11417v1
- Date: Mon, 20 Jan 2025 11:34:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:25:48.926894
- Title: Neural Contextual Reinforcement Framework for Logical Structure Language Generation
- Title（参考訳）: 論理構造言語生成のためのニューラルコンテクスト強化フレームワーク
- Authors: Marcus Irvin, William Cooper, Edward Hughes, Jessica Morgan, Christopher Hamilton,
- Abstract要約: このフレームワークはカスタム報酬関数と動的コンテキストアライメント機構を統合している。
論理構造やセマンティックフローに対する人間の期待と密接に一致した出力を生成する。
さまざまなモデルサイズにわたるノイズの多い入力データとスケーラビリティを扱う上で、堅牢性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.08272575635683
- License:
- Abstract: The Neural Contextual Reinforcement Framework introduces an innovative approach to enhancing the logical coherence and structural consistency of text generated by large language models. Leveraging reinforcement learning principles, the framework integrates custom reward functions and dynamic context alignment mechanisms to address challenges inherent in maintaining long-range dependencies across extended sequences. The architecture incorporates multi-head attention layers and hierarchical encoding modules, enabling the model to produce outputs that align closely with human expectations of logical structure and semantic flow. Quantitative evaluations across diverse datasets demonstrate substantial improvements in coherence metrics, perplexity reduction, and semantic alignment, showcasing the framework's ability to outperform baseline models in both general and domain-specific tasks. Qualitative analyses further highlight the framework's capacity to generate text with improved narrative clarity and reduced redundancy, reflecting its effectiveness in balancing fluency with structural precision. In addition to its performance gains, the framework exhibits robustness in handling noisy input data and scalability across varying model sizes, reinforcing its versatility in practical applications. Experimental results reveal that optimal context window sizes significantly influence coherence outcomes, showing the importance of architectural flexibility in adapting to diverse linguistic structures. Cross-lingual performance evaluations affirm the framework's adaptability to multiple languages, extending its utility beyond monolingual contexts. Resource efficiency analyses indicate a reduction in computational overhead compared to traditional approaches, emphasizing the practicality of the framework for large-scale deployment.
- Abstract（参考訳）: Neural Contextual Reinforcement Frameworkは、大規模言語モデルによって生成されるテキストの論理的一貫性と構造的一貫性を強化する革新的なアプローチを導入している。
強化学習の原則を活用することで、フレームワークはカスタム報酬関数と動的コンテキストアライメント機構を統合し、拡張シーケンス間の長距離依存関係の維持に固有の課題に対処する。
アーキテクチャには多面的な注意層と階層的なエンコーディングモジュールが含まれており、モデルが論理構造やセマンティックフローの人間の期待と密接に一致した出力を生成することができる。
多様なデータセットにわたる定量的評価は、コヒーレンスメトリクス、パープレキシティの低減、セマンティックアライメントの大幅な改善を示し、フレームワークが一般的なタスクとドメイン固有のタスクの両方でベースラインモデルを上回る能力を示している。
質的な分析は、物語の明快さを改善し、冗長性を低減したテキストを生成するためのフレームワークの能力をさらに強調し、フルーエンシーと構造的精度のバランスをとる効果を反映している。
パフォーマンス向上に加えて、このフレームワークは、様々なモデルサイズにわたるノイズの多い入力データとスケーラビリティの扱いにおいて堅牢性を示し、実用アプリケーションにおけるその汎用性を強化している。
実験結果から、最適コンテキストウィンドウサイズはコヒーレンスの結果に大きく影響し、多様な言語構造に適応する上で、アーキテクチャの柔軟性の重要性が示された。
言語間のパフォーマンス評価は、フレームワークが複数の言語に適応可能であることを確認し、その実用性はモノリンガルな文脈を超えて拡張している。
資源効率分析は、大規模展開のためのフレームワークの実用性を強調し、従来のアプローチと比較して計算オーバーヘッドの削減を示している。
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