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。

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