論文の概要: Structural Reformation of Large Language Model Neuron Encapsulation for Divergent Information Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07124v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 23:37:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:08:15.781991
• Title: Structural Reformation of Large Language Model Neuron Encapsulation for Divergent Information Aggregation
• Title（参考訳）: 分岐情報集約のための大言語モデルニューロンカプセル化の構造再構成
• Authors: Denis Bakushev, Gideon Boultinghouse, Harriet Oppenheimer, Sebastian Gillingwater, Valentina Ashington, Wilfred Stanborough,
• Abstract要約: 構造化ニューロンカプセル化(Structured Neuron encapsulation)は、情報のより効果的な集約と特殊化を可能にするモジュラーフレームワークを導入する。 このフレームワークによって修正されたモデルでは、パープレキシティスコアの改善、語彙の変動性の向上、論理的推論における一貫性の向上が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Structured neuron encapsulation introduces a modular framework that enables more effective aggregation and specialization of information within deep learning architectures. A model modified through this framework demonstrated improved perplexity scores, greater lexical variability, and enhanced consistency in logical reasoning, suggesting that structured parameter distribution contributes to more efficient language representation. Statistical analyses of generated text highlighted a wider range of sentence structures and reduced redundancy in token selection, indicating that encapsulation fosters more adaptable language generation. A detailed evaluation of attention weight distributions revealed that the experimental model exhibited greater divergence in cross-layer activations, supporting the hypothesis that encapsulated neurons assume specialized processing roles. Logical consistency assessments further demonstrated that modular architectures mitigate contradictory outputs, reducing internal conflicts in inferred relationships between linguistic constructs. Computational trade-offs were analyzed, with results showing a minor increase in processing overhead, though improvements in parameter efficiency and structured decision-making compensated for the additional complexity. The mathematical formulation of the encapsulation mechanism confirmed that modular aggregation maintains stable convergence properties while promoting distinct functional roles for different neuron clusters.
• Abstract（参考訳）: 構造化ニューロンカプセル化(Structured Neuron encapsulation)は、ディープラーニングアーキテクチャ内の情報のより効果的な集約と特殊化を可能にするモジュラーフレームワークを導入する。 このフレームワークによって修正されたモデルでは、パープレキシティスコアの改善、語彙の可変性の向上、論理的推論における一貫性の向上が示され、構造化されたパラメータ分布がより効率的な言語表現に寄与することが示唆された。 生成されたテキストの統計的分析では、より広い範囲の文構造が強調され、トークン選択の冗長性が低下し、カプセル化がより適応可能な言語生成を促進することが示唆された。 注意重み分布の詳細な評価により、実験モデルが層間活性化においてより大きなばらつきを示し、カプセル化されたニューロンが特別な処理の役割を担っているという仮説を支持した。 論理的整合性評価は、モジュラーアーキテクチャが矛盾した出力を緩和し、言語構造間の推論された関係における内部の衝突を減らすことをさらに証明した。 計算的トレードオフを解析したところ,処理オーバーヘッドは小さめに増加したが,パラメータ効率や構造的意思決定の改善は複雑化を補った。 カプセル化機構の数学的定式化により、モジュラーアグリゲーションは安定な収束特性を維持しつつ、異なるニューロンクラスターの異なる機能的役割を促進できることが確認された。

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