論文の概要: Architectural Fusion Through Contextual Partitioning in Large Language Models: A Novel Approach to Parameterized Knowledge Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12901v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 14:21:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 16:53:37.666905
• Title: Architectural Fusion Through Contextual Partitioning in Large Language Models: A Novel Approach to Parameterized Knowledge Integration
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける文脈分割によるアーキテクチャ融合:パラメータ化知識統合への新しいアプローチ
• Authors: Offa Kingsleigh, Alfred Abercrombie, David Woolstencroft, Beorhtric Meadowcroft, Marcus Irvin,
• Abstract要約: 本稿では,パラメータの動的セグメンテーションをコンテキスト対応領域に分割することで,大規模計算モデルのアーキテクチャ設計を強化するための革新的なアプローチを提案する。 実験による評価は、様々な言語課題における精度、難易度、文脈的コヒーレンスを大幅に改善したことを示す。 これらの知見は、多様かつ複雑な領域における計算言語アーキテクチャのスケーラビリティと適応性を再定義するコンテキスト分割の可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Contextual Partitioning introduces an innovative approach to enhancing the architectural design of large-scale computational models through the dynamic segmentation of parameters into context-aware regions. This methodology emphasizes the importance of task-specific specialization, achieved through adaptive parameter allocation mechanisms that align with the linguistic features of input data. Experimental evaluations demonstrated substantial improvements in accuracy, perplexity, and contextual coherence across a variety of linguistic tasks, highlighting the adaptability and scalability of the proposed framework. By reducing redundancy and enhancing computational efficiency, Contextual Partitioning not only streamlines model operations but also expands the scope of applications for advanced language processing systems. The approach operates autonomously, requiring no external fine-tuning, thereby addressing a significant limitation in conventional parameter optimization techniques. Empirical results demonstrate the effectiveness of gradient-driven segmentation, enabling models to dynamically recalibrate and specialize in response to task-specific demands. Furthermore, resource utilization metrics reveal notable reductions in memory usage and training times, confirming the efficiency of the approach. Observations from qualitative analyses illustrate improved contextual coherence and logical flow in generated outputs, reinforcing the practical value of this technique. The findings collectively demonstrate the potential for Contextual Partitioning to redefine the scalability and adaptability of computational language architectures in diverse and complex domains.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト分割(Contextual Partitioning)は、コンテキスト認識領域へのパラメータの動的セグメンテーションを通じて、大規模計算モデルのアーキテクチャ設計を強化する革新的なアプローチを導入する。 この方法論は、入力データの言語的特徴に適合する適応パラメータ割り当て機構によって達成されるタスク固有の特殊化の重要性を強調する。 実験により、様々な言語課題における精度、難易度、文脈コヒーレンスを大幅に改善し、提案したフレームワークの適応性と拡張性を強調した。 冗長性を低減し、計算効率を向上させることにより、コンテキスト分割はモデル操作を効率化するだけでなく、高度な言語処理システムへの応用範囲を広げる。 このアプローチは自律的に動作し、外部の微調整を必要としないため、従来のパラメータ最適化手法の大幅な制限に対処する。 実験的な結果は、勾配駆動セグメンテーションの有効性を示し、モデルがタスク固有の要求に応答して動的に再分類し、特殊化することを可能にする。 さらに、リソース利用メトリクスは、メモリ使用量とトレーニング時間の顕著な削減を明らかにし、アプローチの効率性を確認します。 定性的な分析から得られた観察は、生成した出力における文脈的コヒーレンスと論理的フローの改善を示し、この手法の実用的価値を補強する。 これらの知見は、多種多様な複雑な領域における計算言語アーキテクチャのスケーラビリティと適応性を再定義するコンテキスト分割の可能性を示すものである。

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