論文の概要: Context-Preserving Gradient Modulation for Large Language Models: A Novel Approach to Semantic Consistency in Long-Form Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03643v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 13:13:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 19:42:57.735928
• Title: Context-Preserving Gradient Modulation for Large Language Models: A Novel Approach to Semantic Consistency in Long-Form Text Generation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための文脈保存型グラディエント変調:長文生成における意味的一貫性に対する新しいアプローチ
• Authors: Nirola Kobanov, Edmund Weatherstone, Zachary Vanderpoel, Orlando Wetherby,
• Abstract要約: 文脈的関連性に応じてパラメータ更新を動的に調整する新しい変調勾配法が導入された。 提案手法は,計算オーバーヘッドを著しく抑えることなく,モデル生成物語の安定性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19791587637442667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Maintaining semantic consistency over extended text sequences remains a fundamental challenge in long-form text generation, where conventional training methodologies often struggle to prevent contextual drift and coherence degradation. A novel gradient modulation approach is introduced, designed to adjust parameter updates dynamically in response to contextual relevance, ensuring that generated text remains aligned with prior discourse. By integrating a modulation function that selectively amplifies or attenuates gradients based on learned contextual dependencies, the proposed method enhances the stability of model-generated narratives without imposing significant computational overhead. Comparative evaluations against baseline models reveal improvements in coherence, contextual retention, and long-range dependency tracking, demonstrating the effectiveness of modifying the learning process at the gradient level. The results indicate that sentence structure variability and lexical diversity benefit from this approach, mitigating repetitive phrasing and improving adaptability across diverse linguistic contexts. Statistical validation of coherence metrics further substantiates the observed enhancements, with a significant reduction in inconsistencies emerging as a direct consequence of the modulation mechanism. Computational efficiency assessments confirm that the framework achieves these gains without requiring substantial modifications to the underlying architecture, ensuring compatibility with existing optimization workflows.
• Abstract（参考訳）: 拡張テキストシーケンスのセマンティック一貫性を維持することは、文脈的ドリフトやコヒーレンス劣化を防ぐために従来のトレーニング手法が苦労する長文テキスト生成において、依然として基本的な課題である。 文脈的関連性に応じてパラメータ更新を動的に調整し、生成したテキストが事前の談話に一致し続けることを保証するために、新しい勾配変調手法が導入された。 学習した文脈依存に基づいて勾配を選択的に増幅または減衰する変調関数を統合することにより,提案手法は,計算オーバーヘッドを伴わずにモデル生成物語の安定性を向上させる。 ベースラインモデルとの比較評価では,コヒーレンス,コンテキスト保持,長期依存性追跡の改善が示され,勾配レベルでの学習プロセスの変更の有効性が示された。 その結果, 文構造の変化と語彙の多様性は, 反復的な言い回しを緩和し, 多様な言語文脈における適応性を向上させることによって, このアプローチの恩恵を受けることが示唆された。 コヒーレンス指標の統計的検証は、観測された拡張をさらに裏付けるものであり、変調機構の直接的な結果として不整合が著しく減少する。 計算効率評価では、基盤となるアーキテクチャに大幅な変更を加えることなく、既存の最適化ワークフローとの互換性を確保することなく、フレームワークがこれらの利益を達成することを確認した。

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