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。

関連論文リスト

• Intrinsic Tensor Field Propagation in Large Language Models: A Novel Approach to Contextual Information Flow [0.0]
  内在的場伝播は、様々な言語構造にわたる文脈的保持、依存性の解決、推論を改善する。 オープンソーストランスフォーマーベースのモデルで行った実験では、様々な言語構造にわたる文脈保持、依存関係の解決、推論において測定可能な改善が提供されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T08:32:32Z)
• Autonomous Structural Memory Manipulation for Large Language Models Using Hierarchical Embedding Augmentation [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-23T22:20:36Z)
• Framework for Progressive Knowledge Fusion in Large Language Models Through Structured Conceptual Redundancy Analysis [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-23T11:34:04Z)
• Architectural Fusion Through Contextual Partitioning in Large Language Models: A Novel Approach to Parameterized Knowledge Integration [0.0]
  本稿では,パラメータの動的セグメンテーションをコンテキスト対応領域に分割することで,大規模計算モデルのアーキテクチャ設計を強化するための革新的なアプローチを提案する。 実験による評価は、様々な言語課題における精度、難易度、文脈的コヒーレンスを大幅に改善したことを示す。 これらの知見は、多様かつ複雑な領域における計算言語アーキテクチャのスケーラビリティと適応性を再定義するコンテキスト分割の可能性を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-22T14:21:04Z)
• Neural Contextual Reinforcement Framework for Logical Structure Language Generation [1.08272575635683]
  このフレームワークはカスタム報酬関数と動的コンテキストアライメント機構を統合している。 論理構造やセマンティックフローに対する人間の期待と密接に一致した出力を生成する。 さまざまなモデルサイズにわたるノイズの多い入力データとスケーラビリティを扱う上で、堅牢性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T11:34:28Z)
• Improving Network Interpretability via Explanation Consistency Evaluation [56.14036428778861]
  本稿では、より説明可能なアクティベーションヒートマップを取得し、同時にモデル性能を向上させるフレームワークを提案する。 具体的には、モデル学習において、トレーニングサンプルを適応的に重み付けするために、新しいメトリクス、すなわち説明整合性を導入する。 そこで,本フレームワークは,これらのトレーニングサンプルに深い注意を払ってモデル学習を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T17:20:08Z)
• A Simple Background Augmentation Method for Object Detection with Diffusion Model [53.32935683257045]
  コンピュータビジョンでは、データの多様性の欠如がモデル性能を損なうことはよく知られている。 本稿では, 生成モデルの進歩を生かして, 単純かつ効果的なデータ拡張手法を提案する。 背景強化は、特にモデルの堅牢性と一般化能力を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-01T07:40:00Z)
• Exploiting Modality-Specific Features For Multi-Modal Manipulation Detection And Grounding [54.49214267905562]
  マルチモーダルな操作検出とグラウンド処理のためのトランスフォーマーベースのフレームワークを構築する。 本フレームワークは,マルチモーダルアライメントの能力を維持しながら,モダリティ特有の特徴を同時に探求する。 本稿では,グローバルな文脈的キューを各モーダル内に適応的に集約する暗黙的操作クエリ(IMQ)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T06:55:41Z)
• Towards a Better Theoretical Understanding of Independent Subnetwork Training [56.24689348875711]
  独立サブネットワークトレーニング(IST)の理論的考察 ISTは、上記の問題を解決するための、最近提案され、非常に効果的である。 圧縮通信を用いた分散手法など,ISTと代替手法の基本的な違いを同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T18:14:22Z)
• Correlation Information Bottleneck: Towards Adapting Pretrained Multimodal Models for Robust Visual Question Answering [63.87200781247364]
  相関情報ボトルネック (CIB) は圧縮と表現の冗長性のトレードオフを求める。 マルチモーダル入力と表現の相互情報に対して,理論上界を厳密に導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-14T22:04:10Z)
• Adaptive Discrete Communication Bottlenecks with Dynamic Vector Quantization [76.68866368409216]
  入力に条件付けされた離散化の厳密度を動的に選択する学習を提案する。 コミュニケーションボトルネックの動的に変化する厳密さは、視覚的推論や強化学習タスクにおけるモデル性能を向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-02T23:54:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。