論文の概要: Framework for Progressive Knowledge Fusion in Large Language Models Through Structured Conceptual Redundancy Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13999v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 11:34:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:28.352789
• Title: Framework for Progressive Knowledge Fusion in Large Language Models Through Structured Conceptual Redundancy Analysis
• Title（参考訳）: 構造的概念冗長解析による大規模言語モデルにおける進化的知識融合のためのフレームワーク
• Authors: Joseph Sakau, Evander Kozlowski, Roderick Thistledown, Basil Steinberger,
• Abstract要約: 大規模モデルにおける潜在知識の組織化は、重なり合う表現に対処し、文脈的精度を最適化する際、ユニークな課題を生じさせる。 高度なクラスタリング技術と動的しきい値設定により,これらの冗長性を再構築するフレームワークが提案された。 評価の結果、メモリ効率が向上し、推論時間が短縮され、解釈可能性を高める潜在知識クラスタのアライメントが向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The organization of latent knowledge within large-scale models poses unique challenges when addressing overlapping representations and optimizing contextual accuracy. Conceptual redundancies embedded across layers often result in inefficiencies that affect both computational demands and task-specific outcomes. A framework was proposed to restructure these redundancies through advanced clustering techniques and dynamic thresholding, ensuring that critical semantic relationships are preserved while removing unnecessary overlaps. Evaluations revealed improved memory efficiency and faster inference times, alongside better alignment in latent knowledge clusters that enhanced interpretability. Improvements in error rates and adversarial robustness suggest that restructuring redundancies has broader implications for increasing model reliability across diverse applications. Comparative analyses highlighted reductions in resource consumption and notable gains in performance, particularly in translation and summarization tasks. Energy metrics demonstrated significant savings during training phases, further validating the practicality of the approach for real-world deployments. Representational fidelity was also enhanced, with latent space evaluations indicating better cluster alignment and higher semantic consistency. The methodology bridges a key gap in model optimization through directly addressing redundancies at the structural level. Its application opens avenues for scalable, efficient, and contextually aware systems that can adapt to complex, domain-specific tasks without compromising on performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模モデルにおける潜在知識の組織化は、重なり合う表現に対処し、文脈的精度を最適化する際、ユニークな課題を生じさせる。 層に埋め込まれた概念的冗長性はしばしば計算要求とタスク固有の結果の両方に影響を与える非効率性をもたらす。 高度なクラスタリング技術と動的しきい値設定によってこれらの冗長性を再構築するフレームワークが提案され、不要な重複を取り除き、重要なセマンティックな関係を保つことが保証された。 評価の結果、メモリ効率が向上し、推論時間が短縮され、解釈可能性を高める潜在知識クラスタのアライメントが向上した。 誤り率と対向ロバスト性の改善は、冗長性の再構築が様々なアプリケーションにおけるモデルの信頼性向上により大きな影響を与えることを示唆している。 比較分析では、特に翻訳や要約作業において、資源消費の削減とパフォーマンスの顕著な向上が強調された。 エネルギーメトリクスは、トレーニング期間中に大幅な節約を示し、実際の展開のためのアプローチの実用性をさらに検証した。 表現の忠実性も向上し、より優れたクラスタアライメントとより高度なセマンティック一貫性を示す潜在空間評価が行われた。 この方法論は、構造レベルでの冗長性に直接対処することで、モデルの最適化において重要なギャップを埋める。 そのアプリケーションは、パフォーマンスを損なうことなく、複雑でドメイン固有のタスクに適応できる、スケーラブルで効率的でコンテキスト対応のシステムのために、道を開きます。

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