論文の概要: Statistical Coherence Alignment for Large Language Model Representation Learning Through Tensor Field Convergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09815v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 23:24:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 18:06:55.942418
• Title: Statistical Coherence Alignment for Large Language Model Representation Learning Through Tensor Field Convergence
• Title（参考訳）: テンソル場収束による大規模言語モデル表現学習のための統計的コヒーレンスアライメント
• Authors: Jonathan Gale, Godfrey Aldington, Harriet Thistlewood, Thomas Tattershall, Basil Wentworth, Vincent Enoasmo,
• Abstract要約: 表現学習は、言語の統計的特性を捉えるために、内部埋め込みを構築する上で中心的な役割を果たす。 コヒーレンスアライメントはテンソル場収束を通じて構造化トークン表現を強制する手法として導入された。 経験的評価は、コヒーレンス制約の適用によりパープレキシティが向上し、分類精度が向上し、稀な単語の埋め込みが洗練されることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Representation learning plays a central role in structuring internal embeddings to capture the statistical properties of language, influencing the coherence and contextual consistency of generated text. Statistical Coherence Alignment is introduced as a method to enforce structured token representations through tensor field convergence, guiding embeddings to reflect statistical dependencies inherent in linguistic data. A mathematical framework is established to quantify coherence alignment, integrating a loss function that optimizes representational consistency across training iterations. Empirical evaluations demonstrate that applying coherence constraints improves perplexity, enhances classification accuracy, and refines rare word embeddings, contributing to a more stable representation space. Comparative analyses with baseline models reveal that the proposed method fosters a more interpretable internal structure, ensuring that embeddings retain contextual dependencies while mitigating representation collapse. The impact on coherence score distributions suggests that the alignment mechanism strengthens semantic integrity across diverse linguistic constructs, leading to a more balanced organization of learned embeddings. Computational assessments indicate that while the method introduces additional memory and training costs, the structured optimization process justifies the trade-offs in applications requiring heightened contextual fidelity. Experimental results validate the effectiveness of coherence alignment in optimizing token representations, providing insights into how statistical dependencies can be leveraged to improve language model training.
• Abstract（参考訳）: 表現学習は、言語の統計的特性を捉え、生成したテキストの一貫性と文脈整合性に影響を与えるために、内部埋め込みを構築する上で中心的な役割を果たす。 統計的コヒーレンスアライメントは、テンソル場収束を通じて構造化トークン表現を強制する手法として導入され、埋め込みは言語データに固有の統計的依存関係を反映する。 コヒーレンスアライメントを定量化する数学的枠組みが確立され、トレーニングイテレーション間の表現整合性を最適化する損失関数が統合される。 経験的評価では、コヒーレンス制約を適用することでパープレキシティが向上し、分類精度が向上し、稀な単語の埋め込みが洗練され、より安定した表現空間に寄与することが示されている。 ベースラインモデルとの比較分析により,提案手法はより解釈可能な内部構造を育み,埋め込みがコンテキスト依存を維持しつつ表現崩壊を緩和することを明らかにした。 コヒーレンススコア分布への影響は、アライメント機構が多種多様な言語構成物間のセマンティックな整合性を強化し、学習された埋め込みのよりバランスのとれた組織をもたらすことを示唆している。 計算学的評価は、この手法が追加のメモリとトレーニングコストを導入する一方で、構造化された最適化プロセスは、コンテキストの忠実度を高める必要があるアプリケーションのトレードオフを正当化することを示している。 実験結果は,トークン表現の最適化におけるコヒーレンスアライメントの有効性を検証し,言語モデルトレーニングを改善するために,統計的依存関係をどのように活用できるかについての洞察を提供する。

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