論文の概要: Gradient-Regularized Latent Space Modulation in Large Language Models for Structured Contextual Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01979v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 03:43:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:12.013243
• Title: Gradient-Regularized Latent Space Modulation in Large Language Models for Structured Contextual Synthesis
• Title（参考訳）: 構造化文脈合成のための大規模言語モデルにおける勾配規則化潜在空間変調
• Authors: Derek Yotheringhay, Beatrix Nightingale, Maximilian Featherstone, Edmund Worthington, Hugo Ashdown,
• Abstract要約: 本稿では、潜在空間における構造化制約の適用を通じて、テキスト生成を導くための新しいパラダイムを提案する。 勾配に基づく正規化の統合は、潜在表現の突然の変動を緩和する。 このフレームワークは、ニューラルネットワークに固有の生成的柔軟性を維持しながら、構造上の不整合を著しく低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Generating structured textual content requires mechanisms that enforce coherence, stability, and adherence to predefined constraints while maintaining semantic fidelity. Conventional approaches often rely on rule-based heuristics or fine-tuning strategies that lack flexibility and generalizability across diverse tasks. The incorporation of Gradient-Regularized Latent Space Modulation (GRLSM) introduces a novel paradigm for guiding text generation through the application of structured constraints within the latent space. The integration of gradient-based regularization mitigates abrupt variations in latent representations, ensuring a smoother encoding process that enhances structural consistency and logical progression within generated sequences. Comparative evaluations demonstrate that latent space modulation leads to a reduction in perplexity, increased coherence scores, and improved structural alignment across multiple domains. Stability assessments further indicate that the imposition of spectral norm constraints facilitates more controlled variations in generated text, preserving semantic consistency under input perturbations. Empirical results confirm that structured latent space constraints not only refine the organization of generated outputs but also enhance interpretability through more predictable and reliable synthesis patterns. Performance metrics illustrate that the GRLSM framework substantially reduces structural inconsistencies while preserving the generative flexibility inherent in neural models.
• Abstract（参考訳）: 構造化されたテキストコンテンツを生成するには、セマンティックな忠実さを維持しながら、事前定義された制約に一貫性、安定性、順守を強制するメカニズムが必要である。 従来のアプローチは、様々なタスクにおける柔軟性と一般化性に欠けるルールベースのヒューリスティックや微調整戦略に依存していることが多い。 Gradient-Regularized Latent Space Modulation (GRLSM) の導入により、潜在空間における構造化制約の適用を通じてテキスト生成を導く新しいパラダイムが導入された。 勾配に基づく正規化の統合は、潜在表現の急激な変動を緩和し、生成されたシーケンス内の構造的一貫性と論理的進行を高めるスムーズな符号化プロセスを保証する。 比較評価により、潜時空間変調は複雑度を減少させ、コヒーレンススコアを増大させ、複数の領域にまたがる構造的アライメントを改善した。 さらに、スペクトルノルム制約の付与は、入力摂動下での意味的一貫性を保ちながら、生成したテキストのより制御されたバリエーションを促進することを示す。 実験により、構造化された潜在空間の制約は、生成した出力の組織を洗練させるだけでなく、予測可能で信頼性の高い合成パターンを通じて解釈可能性を高めることが確認された。 パフォーマンス指標は、GRLSMフレームワークがニューラルネットワーク固有の生成柔軟性を維持しながら、構造上の不整合を著しく低減していることを示している。

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