論文の概要: Exploring Synaptic Resonance in Large Language Models: A Novel Approach to Contextual Memory Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10699v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 07:06:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:17:29.164235
• Title: Exploring Synaptic Resonance in Large Language Models: A Novel Approach to Contextual Memory Integration
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるシナプス共鳴の探索:文脈記憶統合への新しいアプローチ
• Authors: George Applegarth, Christian Weatherstone, Maximilian Hollingsworth, Henry Middlebrook, Marcus Irvin,
• Abstract要約: 新しいメカニズム、Synaptic Resonanceは、トレーニングと推論中に関連する記憶経路を動的に強化するために導入された。 オープンソースの言語モデルを用いて行った評価は、パープレキシティの低減、文脈的コヒーレンスの向上、入力雑音に対するロバスト性の向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Contextual memory integration remains a high challenge in the development of language models, particularly in tasks that require maintaining coherence over extended sequences. Traditional approaches, such as self-attention mechanisms and memory-augmented architectures, often prioritize short-term dependencies, leading to fragmentation and inconsistency in long-range contextual understanding. Inspired by principles of synaptic plasticity observed in biological neural systems, a novel mechanism, Synaptic Resonance, is introduced to dynamically reinforce relevant memory pathways during training and inference. Unlike static memory representations, this mechanism continuously adjusts synaptic weight matrices based on contextual relevance, allowing for improved information retention without excessive computational overhead. Evaluations conducted on an open-source language model demonstrate reductions in perplexity, enhancements in contextual coherence, and increased robustness against input noise, highlighting the effectiveness of reinforcement-driven memory modulation. Comparative analysis against baseline models further reveals that the proposed approach achieves higher memory retention efficiency while maintaining computational feasibility. The architectural modifications integrate seamlessly into existing transformer-based frameworks, ensuring stable convergence and efficient inference without sacrificing scalability. Applications benefiting from improved long-term contextual consistency, such as dialogue systems and document summarization, stand to gain from this approach. Empirical findings suggest that dynamically reinforced memory pathways offer a promising alternative to conventional memory mechanisms, addressing longstanding limitations in extended sequence modeling.
• Abstract（参考訳）: 文脈記憶の統合は、言語モデル、特に拡張シーケンスよりもコヒーレンスを維持することを必要とするタスクにおいて、依然として高い課題である。 自己アテンション機構やメモリ拡張アーキテクチャといった従来のアプローチは、しばしば短期的な依存関係を優先し、長距離のコンテキスト理解において断片化と一貫性を損なう。 生体神経系で観察されるシナプス可塑性の原理にインスパイアされた新しいメカニズムであるシナプス共鳴は、トレーニングと推論中に関連する記憶経路を動的に補強するために導入された。 静的メモリ表現とは異なり、このメカニズムは文脈的関連性に基づいてシナプス重み行列を継続的に調整し、過剰な計算オーバーヘッドを伴わずに情報保持を改善する。 オープンソースの言語モデルを用いて行った評価は、パープレキシティの低減、コンテキストコヒーレンスの向上、入力雑音に対する堅牢性の向上、強化駆動型メモリ変調の有効性を浮き彫りにした。 ベースラインモデルとの比較分析により,提案手法が計算可能性を維持しつつ,高いメモリ保持効率を実現することが明らかとなった。 アーキテクチャの変更は、既存のトランスフォーマーベースのフレームワークにシームレスに統合され、スケーラビリティを犠牲にすることなく、安定した収束と効率的な推論が保証される。 対話システムや文書要約など、長期的コンテキスト整合性の改善による恩恵を受けるアプリケーションは、このアプローチから得ることができる。 実験的には、動的に強化されたメモリ経路は、拡張シーケンスモデリングにおける長年の制限に対処し、従来のメモリ機構に代わる有望な代替手段を提供することを示している。

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