論文の概要: Contextual Reinforcement in Multimodal Token Compression for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16658v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 02:44:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:42:55.376043
• Title: Contextual Reinforcement in Multimodal Token Compression for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるマルチモーダルトーケン圧縮の文脈強化
• Authors: Naderdel Piero, Zacharias Cromwell, Nathaniel Wainwright, Matthias Nethercott,
• Abstract要約: トークン圧縮は、ますます複雑で多様なデータセットを扱うためにモデルをスケーリングする上で、依然として重要な課題である。 相互依存や意味的関連性を通じてトークンの重要度を動的に調整する,コンテキスト強化に基づく新しいメカニズムを導入する。 このアプローチは,情報表現の品質と一貫性を維持しつつ,トークン使用量の大幅な削減を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Effective token compression remains a critical challenge for scaling models to handle increasingly complex and diverse datasets. A novel mechanism based on contextual reinforcement is introduced, dynamically adjusting token importance through interdependencies and semantic relevance. This approach enables substantial reductions in token usage while preserving the quality and coherence of information representation. Incorporating graph-based algorithms and adaptive weighting, the method captures subtle contextual relationships across textual and multimodal data, ensuring robust alignment and performance in downstream tasks. Evaluations across varied domains reveal significant improvements in accuracy and semantic retention, particularly for tasks requiring detailed cross-modal interactions. Memory usage analyses demonstrate improved computational efficiency, with minimal overhead despite the additional reinforcement processes. Performance gains are further validated through error distribution analyses, showing reduced semantic loss and syntactic inconsistencies compared to baseline models. The modular architecture ensures compatibility with a wide range of open-source frameworks, facilitating scalable implementation for real-world applications. These findings highlight the potential of contextual reinforcement in redefining token management strategies and advancing large-scale model design.
• Abstract（参考訳）: 効率的なトークン圧縮は、ますます複雑で多様なデータセットを扱うためにモデルをスケーリングする上で、依然として重要な課題である。 相互依存や意味的関連性を通じてトークンの重要度を動的に調整する,コンテキスト強化に基づく新しいメカニズムを導入する。 このアプローチは,情報表現の品質と一貫性を維持しつつ,トークン使用量の大幅な削減を可能にする。 グラフベースのアルゴリズムと適応重み付けを組み込んだこの手法は、テキストおよびマルチモーダルデータ間の微妙なコンテキスト関係をキャプチャし、下流タスクにおけるロバストなアライメントとパフォーマンスを保証する。 さまざまな領域にわたる評価は、特に詳細な相互モーダル相互作用を必要とするタスクにおいて、精度とセマンティック保持の大幅な改善を示す。 メモリ使用量分析は、追加の強化プロセスにもかかわらずオーバーヘッドを最小限に抑えながら、計算効率の向上を示す。 誤差分布解析により性能向上がさらに検証され、ベースラインモデルと比較して意味的損失と構文的不整合が減少した。 モジュール化されたアーキテクチャは、さまざまなオープンソースフレームワークとの互換性を確保し、現実世界のアプリケーションに対するスケーラブルな実装を容易にします。 これらの知見は,トークン管理戦略の再定義と大規模モデル設計の進展における文脈強化の可能性を明らかにするものである。

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