論文の概要: Hierarchical Contextual Manifold Alignment for Structuring Latent Representations in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03766v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 13:13:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 19:42:57.737813
• Title: Hierarchical Contextual Manifold Alignment for Structuring Latent Representations in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける潜在表現の構造化のための階層的文脈的マニフォールドアライメント
• Authors: Meiquan Dong, Haoran Liu, Yan Huang, Zixuan Feng, Jianhong Tang, Ruoxi Wang,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.798982346197703
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The organization of latent token representations plays a crucial role in determining the stability, generalization, and contextual consistency of language models, yet conventional approaches to embedding refinement often rely on parameter modifications that introduce additional computational overhead. A hierarchical alignment method was introduced to restructure token embeddings without altering core model weights, ensuring that representational distributions maintained coherence across different linguistic contexts. Experimental evaluations demonstrated improvements in rare token retrieval, adversarial robustness, and long-range dependency tracking, highlighting the advantages of hierarchical structuring in mitigating inconsistencies in latent space organization. The comparative analysis against conventional fine-tuning and embedding perturbation methods revealed that hierarchical restructuring maintained computational efficiency while achieving measurable gains in representation quality. Structural refinements introduced through the alignment process resulted in improved contextual stability across varied linguistic tasks, reducing inconsistencies in token proximity relationships and enhancing interpretability in language generation. A detailed computational assessment confirmed that the realignment process introduced minimal inference overhead, ensuring that representational improvements did not compromise model efficiency. The findings reinforced the broader significance of structured representation learning, illustrating that hierarchical embedding modifications could serve as an effective strategy for refining latent space distributions while preserving pre-learned semantic associations.
• Abstract（参考訳）: 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担っているが、従来の埋め込み改良のアプローチは、追加の計算オーバーヘッドをもたらすパラメータ修正に依存していることが多い。 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を再構築し、表現分布が異なる言語文脈における一貫性を維持するために階層的アライメント法が導入された。 実験により, 希少なトークン検索, 対向ロバスト性, 長期依存性追跡の改善が示された。 従来の微調整法と組込み摂動法との比較解析により,階層的再構成は計算効率を維持しつつ,表現品質の計測可能な向上を実現していることがわかった。 アライメントプロセスを通じて導入された構造的洗練は、様々な言語課題における文脈的安定性を改善し、トークン近接関係の不整合を低減し、言語生成における解釈可能性を高める結果となった。 詳細な計算評価により、再配置プロセスは最小の推論オーバーヘッドを導入し、表現的改善がモデルの効率を損なわないことを保証した。 この知見は、階層的な埋め込み修飾が、事前学習された意味的関連を保ちながら、潜在空間分布を精製する効果的な戦略として役立つことを示しながら、構造化表現学習のより広範な重要性を補強した。

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