論文の概要: Contextual Gradient Flow Modeling for Large Language Model Generalization in Multi-Scale Feature Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04548v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 22:57:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:00.522327
• Title: Contextual Gradient Flow Modeling for Large Language Model Generalization in Multi-Scale Feature Spaces
• Title（参考訳）: 大規模特徴空間における大規模言語モデル一般化のための文脈勾配流れモデリング
• Authors: Daphne Quillington, Kingsley Fairbrother, Xavier Tattershall, Irin Kabakum,
• Abstract要約: マルチスケールの文脈調整を取り入れた構造的勾配改善フレームワークが導入された。 重み更新の階層的な調整は、従来のバックプロパゲーションの代替となった。 構造最適化戦略は不均一なテキスト分布の適応性を保ちながらオーバーフィッティングを緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Optimization methodologies for training large-scale neural architectures often rely on uniform gradient propagation mechanisms that fail to align with hierarchical linguistic structures, limiting their capacity to generalize across diverse language distributions. A structured gradient refinement framework was introduced to incorporate multi-scale contextual adjustments, improving parameter adaptation through dynamic weighting strategies that enhanced representation coherence. Empirical evaluations demonstrated that structured propagation mechanisms contributed to reductions in gradient oscillations, resulting in more stable training dynamics and improved optimization efficiency. The comparative performance assessment indicated that models incorporating hierarchical propagation strategies exhibited greater robustness in long-range dependency retention and cross-domain adaptation. The hierarchical adjustment of weight updates provided an alternative to conventional backpropagation, reducing sensitivity to initialization conditions while improving overall convergence efficiency. The experimental results confirmed that structured gradient propagation influenced representation learning trajectories, aligning parameter updates with broader linguistic dependencies rather than isolated token-level relationships. Statistical evaluations indicated that structured optimization strategies mitigated overfitting while preserving adaptability across heterogeneous text distributions. The findings established that structured gradient propagation provided an empirically validated framework for refining hierarchical representation learning, supporting more effective integration of linguistic dependencies into optimization dynamics.
• Abstract（参考訳）: 大規模ニューラルネットワークアーキテクチャを訓練するための最適化手法は、階層型言語構造と整合しない一様勾配伝搬機構に依存し、言語分布の多様性にまたがる一般化能力を制限する。 マルチスケールの文脈調整を取り入れ、表現コヒーレンスを向上する動的重み付け戦略によりパラメータ適応を改善するため、構造化勾配改善フレームワークが導入された。 実験的な評価により、構造的伝播機構が勾配振動の低減に寄与し、より安定したトレーニングダイナミクスが得られ、最適化効率が向上した。 比較性能評価の結果,階層的伝播戦略を取り入れたモデルでは,長期依存性保持とドメイン間適応において強い堅牢性を示した。 重み更新の階層的な調整は、従来のバックプロパゲーションの代替となり、初期化条件に対する感度を低減し、全体的な収束効率を改善した。 実験結果から,構造的勾配伝搬が表現学習軌跡に影響を及ぼし,パラメータ更新をトークンレベルの孤立関係ではなく,より広い言語的依存関係と整合させることが確認された。 統計的評価から、構造化最適化手法は不均一なテキスト分布の順応性を保ちながら過度な適合を緩和したことが示唆された。 その結果,構造的勾配伝播は階層的表現学習を改良するための実証的な枠組みを提供し,言語依存を最適化力学へより効果的な統合を支援することが判明した。

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