論文の概要: Structural Embedding Projection for Contextual Large Language Model Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18826v1
- Date: Fri, 31 Jan 2025 00:46:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-03 14:02:19.539139
- Title: Structural Embedding Projection for Contextual Large Language Model Inference
- Title（参考訳）: 文脈的大言語モデル推論のための構造埋め込みプロジェクション
- Authors: Vincent Enoasmo, Cedric Featherstonehaugh, Xavier Konstantinopoulos, Zacharias Huntington,
- Abstract要約: 構造化埋め込み変換は、言語モデル推論の効率性と一貫性を高めるための有望なアプローチを提供する。
構造埋め込み射影 (Structure Embedding Projection, SEP) の数学的定式化により、埋め込み空間は構造化された文脈関係を捉えることができる。
語彙の多様性に対するSEPの影響は、埋め込み修飾がモデルの語彙使用に影響を与えることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Structured embedding transformations offer a promising approach for enhancing the efficiency and coherence of language model inference. The introduction of Structural Embedding Projection (SEP) provides a mechanism for refining token representations through projection matrices that integrate hierarchical and relational dependencies. The mathematical formulation of SEP enables embedding spaces to capture structured contextual relationships, thereby improving semantic fidelity without significantly increasing computational overhead. Experimental evaluations conducted on a range of linguistic datasets revealed that SEP contributed to reductions in perplexity and enhanced contextual coherence, demonstrating its potential to refine language model outputs. Computational efficiency assessments highlighted variations across different datasets, suggesting that the integration of structured embeddings introduced dataset-dependent trade-offs between inference speed and representational richness. The qualitative analysis of generated responses indicated that SEP enhanced narrative consistency and topic alignment, leading to improved fluency in multi-sentence text generation. The modifications to embedding layers required precise optimization to ensure stable training dynamics, as the introduction of structured transformations altered the traditional representation-learning process. The architectural adjustments necessary for SEP implementation influenced inference latency and memory consumption, requiring a balance between efficiency gains and additional processing demands. The impact of SEP on lexical diversity suggested that embedding modifications influenced the model's vocabulary usage, reflecting a more context-aware selection of generated tokens.
- Abstract（参考訳）: 構造化埋め込み変換は、言語モデル推論の効率性と一貫性を高めるための有望なアプローチを提供する。
構造埋め込み投影(Structure Embedding Projection, SEP)の導入は、階層的およびリレーショナルな依存関係を統合するプロジェクション行列を通じてトークン表現を精製するメカニズムを提供する。
SEPの数学的定式化により、埋め込み空間は構造化された文脈関係をキャプチャし、計算オーバーヘッドを大幅に増大させることなく意味的忠実性を向上させることができる。
言語データセットを用いて行った実験結果から,SEPは難易度低減と文脈コヒーレンスの向上に寄与し,言語モデル出力を洗練させる可能性を示した。
計算効率の評価では、さまざまなデータセットのバリエーションを強調し、構造化埋め込みの統合によって、推論速度と表現豊かさの間のデータセット依存のトレードオフが導入されたことを示唆している。
生成した応答の質的分析により、SEPは物語の一貫性とトピックアライメントを高め、多文テキスト生成における流速の向上につながった。
構造的変換の導入によって従来の表現学習プロセスが変更されたため、埋め込みレイヤの変更は、安定したトレーニングダイナミクスを確保するために正確な最適化を必要とした。
SEPの実装に必要なアーキテクチャ調整は、推論遅延とメモリ消費に影響し、効率向上と追加の処理要求のバランスを必要とする。
語彙の多様性に対するSEPの影響は、埋め込み修飾がモデルの語彙使用に影響を与えることを示唆し、生成されたトークンのより文脈に応じた選択を反映している。
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