論文の概要: Intrinsic Tensor Field Propagation in Large Language Models: A Novel Approach to Contextual Information Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18957v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 12:59:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:25.444211
• Title: Intrinsic Tensor Field Propagation in Large Language Models: A Novel Approach to Contextual Information Flow
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける内在的テンソル場伝播:文脈情報流に対する新しいアプローチ
• Authors: Alfred Bexley, Lukas Radcliffe, Giles Weatherstone, Joseph Sakau,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Context propagation remains a central challenge in language model architectures, particularly in tasks requiring the retention of long-range dependencies. Conventional attention mechanisms, while effective in many applications, exhibit limitations in maintaining coherent contextual representations over extended sequences due to their reliance on discrete token interactions. A novel approach is introduced through the formulation of Intrinsic Tensor Field Propagation (ITFP), which models contextual relationships as continuous tensor fields distributed across token embeddings. The propagation dynamics are governed through differential equations that enable a structured flow of contextual information, augmenting the standard attention mechanism to enhance coherence and recall. A series of experiments conducted on an open-source transformer-based model demonstrate that ITFP provides measurable improvements in contextual retention, dependency resolution, and inference stability across various linguistic structures. Comparisons with baseline models reveal a reduction in syntactic inconsistencies and factual errors, while ablation studies indicate that the choice of propagation depth and integration strength significantly impacts model performance. Additional evaluations assessing domain generalization suggest that ITFP effectively adapts across different text genres, reinforcing its applicability beyond conventional language modeling tasks. Although computational trade-offs are introduced through the inclusion of tensor field computations, empirical findings suggest that the benefits in accuracy and coherence outweigh the increased processing demands.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト伝搬は、言語モデルアーキテクチャ、特に長距離依存の維持を必要とするタスクにおいて、依然として中心的な課題である。 従来の注意機構は、多くの応用において有効であるが、離散トークン相互作用に依存するため、拡張シーケンス上でのコヒーレントな文脈表現の維持に限界がある。 トークン埋め込みに分散した連続テンソル場としてコンテキスト関係をモデル化するITFP(Intrinsic Tensor Field Propagation)の定式化によって,新しいアプローチが導入された。 伝播ダイナミクスは、コンテキスト情報の構造的な流れを可能にする微分方程式によって制御され、コヒーレンスとリコールを強化するための標準的な注意機構が強化される。 オープンソースのトランスフォーマーモデルを用いて一連の実験により、IFFPは様々な言語構造における文脈保持、依存性の解決、推論安定性の計測可能な改善を提供することを示した。 ベースラインモデルとの比較では,構文的不整合と事実的誤りの低減が示され,アブレーション研究では,伝播深さと積分強度の選択がモデル性能に大きな影響を及ぼすことが示された。 ドメインの一般化を評価するさらなる評価は、IFFPが従来の言語モデリングタスクを超えた適用性を強化し、様々なテキストジャンルに効果的に適応することを示唆している。 テンソル場計算の導入によって計算トレードオフがもたらされるが、実験的な結果は、精度とコヒーレンスの利点が、処理要求の増加よりも優れていることを示唆している。

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