論文の概要: Exploring Contextual Flux in Large Language Models: A Novel Approach to Self-Modulating Semantic Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10942v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 01:08:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:13:06.267444
• Title: Exploring Contextual Flux in Large Language Models: A Novel Approach to Self-Modulating Semantic Networks
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける文脈フラックスの探索:自己制御セマンティックネットワークへの新しいアプローチ
• Authors: Henry Evidail, Zachary Mountebank, Alistair Hathersage, Peter Stanhope, Basil Ravenscroft, Tobias Waddingham,
• Abstract要約: 自己変調機構は言語モデル内で動的適応機能を導入する。 コンテキスト適応戦略は、拡張シーケンスにわたるトークン埋め込み軌跡に影響を与える。 自己規制は、生成の柔軟性を維持しながら、テキスト生成の一貫性を高める。 適応的な埋め込み更新はコヒーレンスの特定の側面を改善するが、その影響はモデルのキャパシティと入力の複雑さに及ばない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Self-modulating mechanisms introduce dynamic adaptation capabilities within language models through contextual realignment strategies that influence token embedding trajectories across extended sequences. Contextual Flux is explored as an approach to embedding modulation, integrating an auxiliary gating mechanism within the self-attention framework to dynamically adjust token representations based on evolving contextual dependencies. The empirical analysis evaluates entropy variations, latent space realignments, and coherence stability to assess the extent to which self-regulation enhances text generation consistency while preserving generative flexibility. Quantitative assessments suggest that embedding shifts contribute to more structured adaptation in long-form sequences, with measured reductions in redundant phrase repetitions and improvements in thematic retention. Variability in contextual weight computation affects modulation stability, leading to differing levels of adaptation across diverse linguistic structures. The computational demands introduced through real-time embedding reconfiguration are examined in relation to model scalability, emphasizing the need for optimization strategies in high-volume generative applications. The findings suggest that while adaptive embedding updates improve certain aspects of coherence, their impact remains contingent on model capacity and input complexity.
• Abstract（参考訳）: 自己変調機構は、拡張シーケンスにまたがるトークン埋め込み軌跡に影響を与えるコンテキスト認識戦略を通じて、言語モデル内の動的適応機能を導入する。 コンテキストフラックスは変調を埋め込むアプローチとして検討され、自己アテンションフレームワークに補助ゲーティング機構を統合して、進化するコンテキスト依存に基づいてトークン表現を動的に調整する。 実験により, エントロピー変動, 潜時空間配向, コヒーレンス安定性を評価し, 生成柔軟性を維持しつつ, 自己制御がテキスト生成の一貫性を高める程度を評価する。 定量的評価では、埋め込みシフトが長文列におけるより構造化された適応に寄与し、冗長な句繰り返しの減少と主題的保持の改善が示唆されている。 文脈重み計算の変数は変調安定性に影響を与え、多様な言語構造にまたがる適応のレベルが異なる。 実時間埋め込み再構成による計算要求は, モデル拡張性に関連して検討され, 大量生成アプリケーションにおける最適化戦略の必要性を強調した。 適応的な埋め込み更新はコヒーレンスの特定の側面を改善するが、それらの影響はモデルのキャパシティと入力の複雑さに相変わらず及んでいることが示唆された。

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