論文の概要: Contextual Morphogenesis in Large Language Models: A Novel Approach to Self-Organizing Token Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00301v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 03:50:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:35.734464
• Title: Contextual Morphogenesis in Large Language Models: A Novel Approach to Self-Organizing Token Representations
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける文脈形態形成 : 自己組織的トークン表現への新しいアプローチ
• Authors: Alistair Dombrowski, Beatrix Engelhardt, Dimitri Fairbrother, Henry Evidail,
• Abstract要約: 文脈形態形成は、学習された文脈依存に基づいてトークン境界を再構成する自己組織化機構を確立する。 経験的評価は、動的に調整されたトークン化が表現安定性を維持しながら複雑度を低下させることを示す。 異なる言語コーパス間の比較評価は、適応的トークン化は解釈可能性を維持しつつ、文脈的手がかりとの整合性を改善することを示唆している。 構造安定性の精製と予測性能における文脈形態形成の有効性は、従来のトークン化法に代わるものとしての生存性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Token representations influence the efficiency and adaptability of language models, yet conventional tokenization strategies impose rigid segmentation boundaries that do not adjust dynamically to evolving contextual relationships. The introduction of contextual morphogenesis establishes a self-organizing mechanism that restructures token boundaries based on learned contextual dependencies, allowing embeddings to evolve progressively across iterative processing steps. Empirical evaluations demonstrate that dynamically adjusted tokenization contributes to reductions in perplexity while maintaining representational stability, particularly in linguistically complex domains where static segmentation fails to capture nuanced dependencies. Computational trade-offs associated with self-organizing token structures indicate that additional processing overhead remains within feasible limits, provided that optimization strategies account for segmentation update efficiency. Comparative assessments across different linguistic corpora suggest that adaptive tokenization preserves interpretability while improving alignment with contextual cues, reinforcing the potential of morphogenetic segmentation mechanisms to refine predictive accuracy. Stability analyses confirm that evolving token structures maintain consistent segmentation behaviors across varied text distributions, ensuring that representational adaptations remain linguistically coherent. The effectiveness of contextual morphogenesis in refining structural stability and predictive performance highlights its viability as an alternative to traditional tokenization methods. Further analysis of computational efficiency considerations suggests that hybrid strategies integrating both static and dynamic segmentation techniques may offer a balanced approach to optimizing representational flexibility while maintaining inference efficiency.
• Abstract（参考訳）: トークン表現は、言語モデルの効率性と適応性に影響を与えるが、従来のトークン化戦略では、文脈関係の進化に動的に適応しない厳密なセグメンテーション境界を課している。 文脈形態形成の導入は、学習された文脈依存に基づいてトークン境界を再構成する自己組織化メカニズムを確立し、埋め込みは反復的な処理ステップを通して徐々に進化する。 経験的評価は、静的セグメンテーションがヌアンセグメンテーションの取得に失敗する言語的に複雑な領域において、動的に調整されたトークン化が表現安定性を維持しながら、パープレキシティの低下に寄与することを示した。 自己組織化トークン構造に関連する計算上のトレードオフは、セグメンテーション更新効率を最適化戦略が考慮し、追加の処理オーバーヘッドが許容範囲内にあることを示している。 異なる言語コーパス間の比較評価では、適応的トークン化は解釈可能性を維持しつつ、文脈的手がかりとの整合性を向上し、予測精度を高めるために形態形成セグメンテーション機構の可能性を強化することが示唆されている。 安定解析は、進化するトークン構造が様々なテキスト分布にわたって一貫したセグメンテーションの挙動を維持し、表現適応が言語的に一貫性を保つことを確認する。 構造安定性の精製と予測性能における文脈的形態形成の有効性は、従来のトークン化法に代わるものとしての生存性を強調している。 計算効率に関するさらなる分析は、静的および動的セグメンテーション技術を統合するハイブリッド戦略が、推論効率を維持しながら表現の柔軟性を最適化するためのバランスのとれたアプローチをもたらすことを示唆している。

関連論文リスト

• Exploring Contextual Flux in Large Language Models: A Novel Approach to Self-Modulating Semantic Networks [0.0]
  自己変調機構は言語モデル内で動的適応機能を導入する。 コンテキスト適応戦略は、拡張シーケンスにわたるトークン埋め込み軌跡に影響を与える。 自己規制は、生成の柔軟性を維持しながら、テキスト生成の一貫性を高める。 適応的な埋め込み更新はコヒーレンスの特定の側面を改善するが、その影響はモデルのキャパシティと入力の複雑さに及ばない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-16T01:08:19Z)
• Statistical Coherence Alignment for Large Language Model Representation Learning Through Tensor Field Convergence [0.0]
  表現学習は、言語の統計的特性を捉えるために、内部埋め込みを構築する上で中心的な役割を果たす。 コヒーレンスアライメントはテンソル場収束を通じて構造化トークン表現を強制する手法として導入された。 経験的評価は、コヒーレンス制約の適用によりパープレキシティが向上し、分類精度が向上し、稀な単語の埋め込みが洗練されることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T23:24:25Z)
• Lexical Manifold Reconfiguration in Large Language Models: A Novel Architectural Approach for Contextual Modulation [0.0]
  連続的な幾何学的変換を通じてトークン埋め込みを動的に再構成するための構造化手法を開発した。 多様体をベースとした変換機構は、語彙的位置決めを規制するために統合され、埋め込みは制御されたシフトを受けることができる。 経験的評価により, 組込み再構成は難易度低減, 語彙コヒーレンスの改善, 文レベルの連続性の向上に寄与した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-12T22:11:07Z)
• Latent Structure Modulation in Large Language Models Through Stochastic Concept Embedding Transitions [0.0]
  埋め込み遷移は、推論中にトークン表現を動的に調整する確率的メカニズムを導入する。 各トークンの埋め込みは確率的更新によって進化する移行フレームワークが提案された。 経験的評価では、語彙の多様性が向上し、生成コヒーレンスが向上し、低頻度語彙の保持が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-08T12:53:52Z)
• Hierarchical Contextual Manifold Alignment for Structuring Latent Representations in Large Language Models [7.798982346197703]
  潜在トークン表現の組織化は、言語モデルの安定性、一般化、文脈整合性を決定する上で重要な役割を果たす。 コアモデル重みを変化させることなくトークン埋め込みに階層的アライメント手法を導入した。 実験により, 希少なトークン検索, 逆方向, 長距離依存性追跡の改善が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T04:01:27Z)
• Strengthening Structural Inductive Biases by Pre-training to Perform Syntactic Transformations [75.14793516745374]
  中間学習によりトランスフォーマーの構造的帰納バイアスを強化することを提案する。 実験の結果,チャンキングなどの構文的タスクのわずかな学習に有効であることが確認された。 分析の結果,中間的事前学習は,どのトークンにシナティクス変換を適用する必要があるかを追尾する注意を喚起することが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T14:29:44Z)
• How Well Do Text Embedding Models Understand Syntax? [50.440590035493074]
  テキスト埋め込みモデルが幅広い構文的文脈にまたがって一般化する能力は、まだ解明されていない。 その結果,既存のテキスト埋め込みモデルは,これらの構文的理解課題に十分対応していないことが明らかとなった。 多様な構文シナリオにおけるテキスト埋め込みモデルの一般化能力を高めるための戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T08:51:00Z)
• Flow Factorized Representation Learning [109.51947536586677]
  本稿では、異なる入力変換を定義する潜在確率パスの別個のセットを規定する生成モデルを提案する。 本モデルは,ほぼ同変モデルに近づきながら,標準表現学習ベンチマークにおいて高い確率を達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T20:15:37Z)
• Scalable Learning of Latent Language Structure With Logical Offline Cycle Consistency [71.42261918225773]
  概念的には、LOCCOは、トレーニング対象のセマンティクスを使用してラベルなしテキストのアノテーションを生成する、自己学習の一形態と見なすことができる。 追加ボーナスとして、LOCCOによって生成されたアノテーションは、神経テキスト生成モデルをトレーニングするために自明に再利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T16:47:20Z)
• 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)
• Self-supervised Augmentation Consistency for Adapting Semantic Segmentation [56.91850268635183]
  本稿では,実用的かつ高精度な意味セグメンテーションのためのドメイン適応手法を提案する。 私たちは標準データ拡張技術である$-$フォトメトリックノイズ、フリップとスケーリング$-$を採用し、セマンティック予測の一貫性を保証する。 適応後の最先端セグメンテーション精度を大幅に改善し、バックボーンアーキテクチャと適応シナリオの異なる選択に整合性を持たせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T21:32:40Z)

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。