論文の概要: Context-Aware Neural Gradient Mapping for Fine-Grained Instruction Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14936v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 21:49:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:59:44.952960
• Title: Context-Aware Neural Gradient Mapping for Fine-Grained Instruction Processing
• Title（参考訳）: 微粒化インストラクション処理のための文脈認識型ニューラルグラディエントマッピング
• Authors: David Boldo, Lily Pemberton, Gabriel Thistledown, Jacob Fairchild, Felix Kowalski,
• Abstract要約: 本稿では、動的勾配調整機構を導入し、文脈埋め込みを直接最適化プロセスに組み込む。 提案するフレームワークは,精度,ノイズに対する堅牢性,計算効率など,さまざまな指標のベースラインモデルよりも一貫して優れている。 文脈固有の埋め込みの統合により、言語をより複雑な理解が可能となり、様々な言語現象を扱うモデルの能力が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The integration of contextual embeddings into the optimization processes of large language models is an advancement in natural language processing. The Context-Aware Neural Gradient Mapping framework introduces a dynamic gradient adjustment mechanism, incorporating contextual embeddings directly into the optimization process. This approach facilitates real-time parameter adjustments, enhancing task-specific generalization even in the presence of sparse or noisy data inputs. The mathematical foundation of this framework relies on gradient descent modifications, where contextual embeddings are derived from a supplementary neural network trained to map input features to optimal adaptation gradients. By employing differential geometry principles, high-dimensional input dependencies are encoded into low-dimensional gradient manifolds, enabling efficient adaptation without necessitating the retraining of the entire model. Empirical evaluations demonstrate that the proposed framework consistently outperforms baseline models across various metrics, including accuracy, robustness to noise, and computational efficiency. The integration of context-specific embeddings allows for a more complex understanding of language, thereby improving the model's ability to handle diverse linguistic phenomena. Furthermore, the computational efficiency achieved through this method demonstrates its scalability for large-scale language models operating under diverse constraints.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの最適化プロセスへの文脈埋め込みの統合は、自然言語処理の進歩である。 Context-Aware Neural Gradient Mappingフレームワークは動的勾配調整機構を導入し、コンテキスト埋め込みを直接最適化プロセスに組み込む。 このアプローチは、スパースやノイズの多いデータ入力があっても、リアルタイムパラメータ調整を容易にし、タスク固有の一般化を向上する。 このフレームワークの数学的基礎は、入力特徴を最適適応勾配にマップするように訓練された補足ニューラルネットワークからコンテキスト埋め込みを導出する勾配降下修正に依存している。 微分幾何学の原理を用いることで、高次元の入力依存は低次元の勾配多様体に符号化され、モデル全体の再学習を必要とせずに効率的な適応を可能にする。 実験的な評価により、提案フレームワークは、精度、ノイズに対する堅牢性、計算効率など、様々な指標で一貫してベースラインモデルを上回っていることが示された。 文脈固有の埋め込みの統合により、言語をより複雑な理解が可能となり、様々な言語現象を扱うモデルの能力が向上する。 さらに,本手法により達成された計算効率は,多種多様な制約の下で動作する大規模言語モデルのスケーラビリティを示す。

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