論文の概要: Context-Aware Semantic Recomposition Mechanism for Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17386v2
- Date: Wed, 26 Mar 2025 15:57:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-27 13:19:00.027730
- Title: Context-Aware Semantic Recomposition Mechanism for Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための文脈対応意味再構成機構
- Authors: Richard Katrix, Quentin Carroway, Rowan Hawkesbury, Matthias Heathfield,
- Abstract要約: コンテキスト・アウェア・セマンティック・リコレーション・メカニズム(CASRM)は、大規模テキスト生成タスクにおけるコヒーレンス、コンテキスト適応性、エラー伝搬の制限に対処する新しいフレームワークとして導入された。
実験により、技術的、会話的、物語的テキストを含む複数の領域における意味的コヒーレンスを大幅に改善した。
このフレームワークは、逐次的なタスクにおけるエラーの伝播を軽減し、対話継続と多段階テキスト合成のパフォーマンスを向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Context-aware processing mechanisms have increasingly become a critical area of exploration for improving the semantic and contextual capabilities of language generation models. The Context-Aware Semantic Recomposition Mechanism (CASRM) was introduced as a novel framework designed to address limitations in coherence, contextual adaptability, and error propagation in large-scale text generation tasks. Through the integration of dynamically generated context vectors and attention modulation layers, CASRM enhances the alignment between token-level representations and broader contextual dependencies. Experimental evaluations demonstrated significant improvements in semantic coherence across multiple domains, including technical, conversational, and narrative text. The ability to adapt to unseen domains and ambiguous inputs was evaluated using a diverse set of test scenarios, highlighting the robustness of the proposed mechanism. A detailed computational analysis revealed that while CASRM introduces additional processing overhead, the gains in linguistic precision and contextual relevance outweigh the marginal increase in complexity. The framework also successfully mitigates error propagation in sequential tasks, improving performance in dialogue continuation and multi-step text synthesis. Additional investigations into token-level attention distribution emphasized the dynamic focus shifts enabled through context-aware enhancements. The findings suggest that CASRM offers a scalable and flexible solution for integrating contextual intelligence into existing language model architectures.
- Abstract（参考訳）: 文脈認識処理機構は、言語生成モデルの意味的および文脈的能力を改善するために、探索の重要な領域となっている。
コンテキスト・アウェア・セマンティック・リコレーション・メカニズム(CASRM)は、大規模テキスト生成タスクにおけるコヒーレンス、コンテキスト適応性、エラー伝搬の制限に対処する新しいフレームワークとして導入された。
動的に生成されたコンテキストベクトルとアテンション変調レイヤの統合により、CASRMはトークンレベルの表現とより広いコンテキスト依存のアライメントを強化する。
実験により、技術的、会話的、物語的テキストを含む複数の領域における意味的コヒーレンスを大幅に改善した。
未確認領域や曖昧な入力に適応する能力は、様々なテストシナリオを用いて評価され、提案したメカニズムの堅牢性を強調した。
詳細な計算分析により、CASRMは追加の処理オーバーヘッドを導入するが、言語的精度と文脈的関連性の向上は複雑さの限界的な増加よりも優れていることが示された。
このフレームワークは、逐次的なタスクにおけるエラーの伝播を軽減し、対話継続と多段階テキスト合成のパフォーマンスを向上させる。
トークンレベルの注意分布に関するさらなる調査は、コンテキスト認識の強化によって実現されるダイナミックなフォーカスシフトを強調した。
この結果は、CASRMが既存の言語モデルアーキテクチャにコンテキストインテリジェンスを統合するためのスケーラブルで柔軟なソリューションを提供していることを示唆している。
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