論文の概要: Contextually Entangled Gradient Mapping for Optimized LLM Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00048v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 11:50:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 04:50:39.026479
• Title: Contextually Entangled Gradient Mapping for Optimized LLM Comprehension
• Title（参考訳）: 最適LLM理解のためのコンテキスト共役勾配写像
• Authors: Colin Sisate, Alistair Goldfinch, Vincent Waterstone, Sebastian Kingsley, Mariana Blackthorn,
• Abstract要約: Entually Entangled Gradient Mapping (CEGM)は、勾配最適化に対する新しいアプローチを導入する。 勾配を分離された数値エンティティではなく、コンテキスト依存の動的キャリアとして扱う。 提案手法は,既存の最適化戦略において重要なギャップを埋めるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Contextually Entangled Gradient Mapping (CEGM) introduces a new approach to gradient optimization, redefining the relationship between contextual embeddings and gradient updates to enhance semantic coherence and reasoning capabilities in neural architectures. By treating gradients as dynamic carriers of contextual dependencies rather than isolated numerical entities, the proposed methodology bridges critical gaps in existing optimization strategies. The integration of entangled gradient dynamics into a loss regularization framework demonstrated significant improvements in tasks involving long-form reasoning, contextual retention, and adaptability to unseen domains. Experimental evaluations showed that the CEGM-enhanced model consistently outperformed baseline approaches, achieving higher accuracy in token-level predictions and greater resilience to noisy inputs. Practical implementations involved modifications to training pipelines, introducing entanglement layers and dynamic coefficient adjustments that seamlessly align with existing architectures. Results further highlighted reductions in semantic drift during sequential transformations and improvements in embedding coherence across paraphrased sentences, showing the robustness and versatility of the proposed methodology. The findings demonstrate the broader implications of gradient entanglement for both theoretical advancements and practical applications in optimization strategies.
• Abstract（参考訳）: CEGM(Contextually Entangled Gradient Mapping)は、ニューラルネットワークにおけるセマンティックコヒーレンスと推論機能を強化するために、コンテキスト埋め込みと勾配更新の関係を再定義する、勾配最適化の新しいアプローチを導入する。 グラデーションを分離された数値エンティティではなく、コンテキスト依存の動的キャリアとして扱うことにより、提案手法は既存の最適化戦略において重要なギャップを埋める。 絡み合った勾配力学を損失正規化フレームワークに統合することで、長期的推論、文脈保持、目に見えない領域への適応性といったタスクが大幅に改善された。 実験により,CEGM強化モデルは,トークンレベルの予測精度の向上,ノイズ入力に対するレジリエンスの向上など,ベースラインアプローチよりも一貫して優れていた。 実践的な実装には、パイプラインのトレーニングの変更、絡み合い層の導入、既存のアーキテクチャとシームレスに整合する動的係数調整が含まれていた。 その結果, 逐次変換における意味的ドリフトの低減と, パラフレーズ付き文間のコヒーレンス埋め込みの改善が強調され, 提案手法の堅牢性と汎用性を示した。 この結果は、最適化戦略における理論的進歩と実践的応用の両方に対する勾配絡みの広範な意味を示している。

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