論文の概要: Semantic Layered Embedding Diffusion in Large Language Models for Multi-Contextual Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15405v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 12:55:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:52:21.911885
• Title: Semantic Layered Embedding Diffusion in Large Language Models for Multi-Contextual Consistency
• Title（参考訳）: 多条件一貫性のための大規模言語モデルにおける意味層埋め込み拡散
• Authors: Irin Kabakum, Thomas Montgomery, Daniel Ravenwood, Genevieve Harrington,
• Abstract要約: Semantic Layered Embedding Diffusion (SLED) メカニズムは、トランスフォーマーベースのアーキテクチャにおける階層的セマンティクスの表現を再定義する。 スペクトル解析に基づく多層拡散プロセスを導入することにより、大域的および局所的セマンティックコヒーレンスの間の複雑なバランスを実現する。 実験結果は、様々な領域で効果的に適応するメカニズムの能力を強調し、パープレキシティとBLEUスコアを著しく改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The Semantic Layered Embedding Diffusion (SLED) mechanism redefines the representation of hierarchical semantics within transformer-based architectures, enabling enhanced contextual consistency across a wide array of linguistic tasks. By introducing a multi-layered diffusion process grounded in spectral analysis, it achieves a complex balance between global and local semantic coherence. Experimental results demonstrate significant improvements in perplexity and BLEU scores, emphasizing the mechanism's ability to adapt effectively across diverse domains, including multilingual and cross-domain text generation. A rigorous mathematical framework underpins the embedding diffusion process, incorporating weighted adjacency matrices, kernel-based refinements, and dynamic layer-wise normalization. Error distribution analysis reveals that SLED addresses challenges in semantic alignment and coherence, outperforming baseline approaches across varied benchmarks. Scalability studies illustrate that its performance gains are maintained consistently across different model sizes, reflecting a practical balance between computational efficiency and linguistic precision. The implementation also achieves energy efficiency, reducing resource consumption during training and inference phases without compromising accuracy. Qualitative case studies further validate its adaptability to extended narratives and context-intensive scenarios, highlighting the mechanism's potential for real-world applications. SLED offers a different perspective on embedding design and its implications for advancing language modeling.
• Abstract（参考訳）: Semantic Layered Embedding Diffusion (SLED) メカニズムは、トランスフォーマーベースのアーキテクチャにおける階層的セマンティクスの表現を再定義し、幅広い言語タスクのコンテキスト整合性を高める。 スペクトル解析に基づく多層拡散プロセスを導入することにより、大域的および局所的セマンティックコヒーレンスの間の複雑なバランスを実現する。 実験結果は、多言語テキスト生成やクロスドメインテキスト生成など、様々な領域で効果的に適応するメカニズムの能力を強調し、パープレキシティとBLEUスコアの大幅な改善を示した。 厳密な数学的枠組みは埋め込み拡散プロセスの基盤となり、重み付けされた隣接行列、カーネルベースの洗練、動的層ワイド正規化を取り入れている。 誤差分布解析により、SLEDはセマンティックアライメントとコヒーレンスにおける課題に対処し、様々なベンチマークにおけるベースラインアプローチよりも優れていることが明らかになった。 スケーラビリティの研究は、その性能向上が様々なモデルサイズで一貫して維持され、計算効率と言語精度の実践的なバランスを反映していることを示している。 この実装は、エネルギー効率も達成し、トレーニングや推論フェーズにおけるリソース消費を、精度を損なうことなく削減する。 定性的なケーススタディでは、拡張された物語や文脈集約的なシナリオへの適応性をさらに検証し、現実世界のアプリケーションに対するメカニズムの可能性を強調している。 SLEDは、埋め込み設計と言語モデリングの進歩に対するその意味について、異なる視点を提供する。

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