論文の概要: Autonomous Structural Memory Manipulation for Large Language Models Using Hierarchical Embedding Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14119v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 22:20:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:27.111797
• Title: Autonomous Structural Memory Manipulation for Large Language Models Using Hierarchical Embedding Augmentation
• Title（参考訳）: 階層埋め込み拡張を用いた大規模言語モデルの自律的構造記憶操作
• Authors: Derek Yotheringhay, Alistair Kirkland, Humphrey Kirkbride, Josiah Whitesteeple,
• Abstract要約: 本研究では,マルチレベルセマンティック構造を通じてトークンの表現を再定義する手段として,階層的な埋め込み拡張を導入する。 その結果、より長い入力シーケンスに対して処理オーバーヘッドが大幅に削減され、計算効率が大幅に向上した。 トークン表現とメモリ構成を動的に調整する能力は、様々な予測不可能な入力条件下でモデルの堅牢性に寄与した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Transformative innovations in model architectures have introduced hierarchical embedding augmentation as a means to redefine the representation of tokens through multi-level semantic structures, offering enhanced adaptability to complex linguistic inputs. Autonomous structural memory manipulation further advances this paradigm through dynamic memory reallocation mechanisms that prioritize critical contextual features while suppressing less relevant information, enabling scalable and efficient performance across diverse tasks. Experimental results reveal substantial improvements in computational efficiency, with marked reductions in processing overhead for longer input sequences, achieved through memory reorganization strategies that adapt to evolving contextual requirements. Hierarchical embeddings not only improved contextual alignment but also facilitated task generalization by capturing relationships at varying semantic granularities, ensuring coherence across layers without introducing significant computational redundancies. Comparative analysis against baseline models demonstrated unique advantages in accuracy, efficiency, and interpretability, particularly in tasks requiring complex contextual understanding or domain-specific adaptability. The ability to dynamically adjust token representations and memory configurations contributed to the model's robustness under varied and unpredictable input conditions. Applications benefiting from these advancements include multi-domain generalization, interactive systems, and scenarios involving real-time decision-making, where traditional static memory architectures often face limitations. The proposed methodology combines advanced embedding and memory management strategies into a cohesive framework that addresses scalability challenges while preserving task-specific relevance.
• Abstract（参考訳）: モデルアーキテクチャにおけるトランスフォーマティブな革新は、多レベルセマンティック構造を通してトークンの表現を再定義する手段として階層的な埋め込み拡張を導入し、複雑な言語入力への適応性を高めた。 自律的な構造的メモリ操作は、重要コンテキストの特徴を優先し、関連性の少ない情報を抑え、多様なタスクにまたがるスケーラブルで効率的なパフォーマンスを実現する動的メモリ再配置機構を通じて、このパラダイムをさらに前進させる。 実験結果から,コンテクスト要求に適応したメモリ再編成戦略により,より長い入力シーケンスの処理オーバーヘッドを著しく低減し,計算効率が大幅に向上した。 階層的な埋め込みは文脈的アライメントの改善だけでなく、意味的な粒度の異なる関係を捉え、重要な計算冗長性を導入することなく階層間のコヒーレンスを確保することでタスクの一般化を促進する。 ベースラインモデルとの比較分析は、特に複雑なコンテキスト理解やドメイン固有の適応性を必要とするタスクにおいて、精度、効率、解釈可能性に独特な利点を示した。 トークン表現とメモリ構成を動的に調整する能力は、様々な予測不可能な入力条件下でモデルの堅牢性に寄与した。 これらの進歩の恩恵を受けるアプリケーションは、マルチドメインの一般化、インタラクティブシステム、そして従来の静的メモリアーキテクチャがしばしば制限に直面しているリアルタイムな意思決定を含むシナリオである。 提案手法は,高度な組込みとメモリ管理戦略を,タスク固有の関連性を維持しつつ,拡張性の課題に対処する密着したフレームワークに統合する。

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