論文の概要: Contextual Subspace Manifold Projection for Structural Refinement of Large Language Model Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08026v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 12:58:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:19.676184
• Title: Contextual Subspace Manifold Projection for Structural Refinement of Large Language Model Representations
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル表現の構造的リファインメントのための文脈部分空間多様体投影
• Authors: Alistair Wren, Beatrice Loxley, Hamish Cadwallader, Simon Beckwith, Fabian Pargeter, James Blades,
• Abstract要約: ディープ・ニューラル・アーキテクチャの内部表現は言語構造の高次元抽象化を符号化する。 本稿では,制御された部分空間制約によりトークン埋め込みを選択的に再構成する構造的精細化手法を提案する。 実験により、構造的介入により異方性が減少し、表現のコンパクト性が改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Internal representations within deep neural architectures encode high-dimensional abstractions of linguistic structures, yet they often exhibit inefficiencies in feature distribution, limiting expressiveness and adaptability. Contextual Subspace Manifold Projection introduces a structured refinement technique that selectively reconfigures token embeddings through controlled subspace constraints, ensuring more stable and geometrically well-defined feature distributions. Empirical evaluations demonstrated that the structured intervention reduced anisotropy, leading to improved representation compactness while preserving semantic fidelity across transformer layers. Clustering analyses indicated that token embeddings exhibited greater feature separability, reinforcing the hypothesis that structured projection techniques enhance internal representation organization without sacrificing linguistic coherence. Gradient magnitude distributions suggested that the method introduced a smoother optimization trajectory, potentially contributing to more stable parameter updates throughout training. Computational overhead associated with the projection operations remained minimal, ensuring that the refinements did not introduce significant trade-offs in model efficiency or inference speed. Comparisons with standard embedding refinement techniques highlighted that structured manifold constraints provided a direct mechanism for improving representation quality without requiring additional gradient-based optimization. Perplexity evaluations confirmed that the adjustments did not negatively impact sequence coherence, further validating the effectiveness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: ディープ・ニューラル・アーキテクチャの内部表現は言語構造の高次元抽象化を符号化するが、特徴分布の非効率性、表現性や適応性に制限がある。 コンテキスト・サブスペース・マニフォールド・プロジェクションは、制御されたサブスペース制約によってトークンの埋め込みを選択的に再構成し、より安定で幾何学的に明確に定義された特徴分布を保証する構造化された洗練技術を導入する。 実験により, 構造的介入により異方性が低下し, 表現のコンパクト性が向上し, 変換層間の意味的忠実性が保たれた。 クラスタリング分析により,トークンの埋め込みにより特徴分離性が向上し,構造化射影技術が言語的一貫性を損なうことなく内部表現組織を促進させるという仮説が強化された。 グラディエント・マグニチュードの分布は、この手法がよりスムーズな最適化軌道を導入し、トレーニングを通してより安定したパラメータ更新に寄与する可能性が示唆された。 プロジェクション操作に関連する計算オーバーヘッドは最小限であり、改良がモデル効率や推論速度に大きなトレードオフを生じさせないことを保証した。 標準埋込み精錬技術との比較では、構造的多様体の制約が、追加の勾配に基づく最適化を必要とせず、表現品質を改善する直接的なメカニズムを提供したことが強調された。 パープレキシティ評価では、調整がシーケンスコヒーレンスに悪影響を及ぼさないことが確認され、提案手法の有効性がさらに検証された。

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